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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-08-04 16:00 リニアアレイ型CGRA向けCGN実装方法の検討と評価 ○金 道鉉・中島康彦（奈良先端大）  CPSY2023-22 DC2023-22 |
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| 抄録 | （和） | GCNはグラフデータを分析するためのニューラルネットワークモデルの一種である。GCNは、分子やタンパク質の作用予測や、商品データの分析など、グラフ化可能な様々な場面で活用されている。GCNのための様々なアクセラレータが開発されているが、プログラマビリティが低く、他のモデルでの使用は困難な場合がある。CGRAは、専用アクセラレータとは違い、他モデル、他アルゴリズムの駆動が可能であり、プログラミング可能でありながらデータを演算ユニットに直接引き渡すことから高電力効率の達成が可能であるとされている。本研究では、GCNの主な演算である疎行列-密行列積(SpMM)をリニアアレイ型CGRAのIMAX2での実装方法を検討し、性能評価を行った。その結果、GCNに用いられるグラフデータに近い形の疎行列において、GPU等に比べ高い面積対性能を達成し、 GCNがIMAX2において高効率に動作する可能性を示せた。 |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | CGRA / GCN / 疎行列-密行列積(SpMM) / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 145, CPSY2023-22, pp. 83-87, 2023年8月. | |
| 資料番号 | CPSY2023-22 | |
| 発行日 | 2023-07-26 (CPSY, DC) | |
| ISSN | 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 | CPSY2023-22 DC2023-22 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2023-08-02 - 2023-08-04 |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | SWoPP2023: 並列／分散／協調システムとディペンダブルコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | SWoPP2023: Parallel, Distributed and Cooperative Processing Systems and Dependable Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2023-08-CPSY-DC-ARC |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | リニアアレイ型CGRA向けCGN実装方法の検討と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CGRA / |
| キーワード(2)（和/英） | GCN / |
| キーワード(3)（和/英） | 疎行列-密行列積(SpMM) / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 道鉉 / / キム ドヒョン |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 康彦 / / |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-08-04 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2023-22, DC2023-22 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.145(CPSY), no.146(DC) |
| ページ範囲 | pp.83-87 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-07-26 (CPSY, DC) |
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