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講演抄録/キーワード
講演名 2022-08-04 16:50
[招待講演]エッジ向け深層ニューラルネットワークプロセッサ:量子化・通信・メモリ
安藤洸太北大CCS2022-34
抄録 (和) 2012年に深層畳込みニューラルネットワークの先駆けとして登場したAlexNet以来,AI技術の急速な発展と社会応用の拡大が続いている. さまざまな商用AIアプリケーションが提供され始め,その要求が高度化するにつれ,より高い性能を求めてニューラルネットワークの規模の増大が起きた. 大規模なニューラルネットワークを高速に処理するためには大規模な計算資源を備えたクラウドを用いることが主流であったが,通信量,遅延,プライバシーの問題等により,ユーザサイド・エッジ端末でのAI処理が強く求められるようになった.
電力の限られたエッジ端末で高効率にニューラルネットワークを処理するための鍵となる技術として,軽量な処理回路と少ないメモリ量でも精度を落とさずに推論処理が可能な量子化ニューラルネットワークが研究されている. 限られた計算資源とメモリ資源を効率的に用いるため,演算回路間のデータ通信の効率化も併せて探索される. 本講演では,著者がこれまでに携わったニアメモリ型ニューラルネットワークプロセッサとその改良アルゴリズムの知見を中心に,高性能で高効率なエッジAI処理のための量子化・通信・メモリ諸技術に関して概説する. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 量子化 / ニューラルネットワーク / ニアメモリ処理 / ネットワークオンチップ (NoC) / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 145, CCS2022-34, pp. 41-41, 2022年8月.
資料番号 CCS2022-34 
発行日 2022-07-28 (CCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CCS2022-34

研究会情報
研究会 IN CCS  
開催期間 2022-08-04 - 2022-08-05 
開催地(和) 北海道大学 百年記念会館 
開催地(英) Hokkaido University(Centennial Hall) 
テーマ(和) ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 
テーマ(英) Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CCS 
会議コード 2022-08-IN-CCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) エッジ向け深層ニューラルネットワークプロセッサ:量子化・通信・メモリ 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Edge-side deep neural network processors: quantization, communication, and memories 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 量子化 /  
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク /  
キーワード(3)(和/英) ニアメモリ処理 /  
キーワード(4)(和/英) ネットワークオンチップ (NoC) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 安藤 洸太 / Kota Ando / アンドウ コウタ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2022-08-04 16:50:00 
発表時間 50 
申込先研究会 CCS 
資料番号 CCS2022-34 
巻番号(vol) 122 
号番号(no) no.145 
ページ範囲 p.41 
ページ数
発行日 2022-07-28 (CCS) 


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