| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-08-26 11:20
深層学習のための大規模並列計算基盤に関する研究動向 ○塩本公平(東京都市大) PN2024-17 |
| 抄録 |
(和) |
近年のデータセンタでは深層学習の学習や推論のために、数千台ものGPU からなる大規模なGPU クラス タが構築されるようになっている。データセンタでの計算タスクは深層学習のものが大半を占めるようになる一方で、 このような計算タスクを扱うための大規模並列計算基盤は既存の技術の技術だけでは実現するのが困難になってきて いる。深層学習のための大規模並列計算基盤を検討するためには、深層学習とコンピュータやネットワークのインフ ラ技術の理解が不可欠である。本稿では、深層学習の重要な要素技術、深層学習の応用分野、大規模並列計算基盤な どの研究動向の概要を述べる。 |
| (英) |
In recent years, data centers have built large-scale GPU clusters consisting of thousands of GPUs for deep learning. While deep learning has come to account for the majority of computational tasks in data centers, it has become difficult to realize a massively parallel computational infrastructure to handle such computational tasks using only existing technologies. In order to study a massively parallel computational infrastructure for deep learning, it is essential to understand deep learning and computer and network infrastructure technologies. In this paper, we provide an overview of key deep learning technologies, and research trends in applications of deep learning and massively parallel computing infrastructure for deep learning. |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / 大規模並列 / コンピューティング / ネットワーク / アーキテクチャ / / / |
| (英) |
deep learning / massively parallel / computing / network / architecture / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 163, PN2024-17, pp. 21-28, 2024年8月. |
| 資料番号 |
PN2024-17 |
| 発行日 |
2024-08-19 (PN) |
| 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) |
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PN2024-17 |