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ニューラルネットワーク計算の高速化手法とその最新動向

セミナー概要

略称
ニューラルネットワーク
セミナーNo.
tr171102  
開催日時
2017年11月10日(金)11:00~16:00
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
オームビル 
講師
名古屋工業大学 工学研究科 情報工学専攻
 准教授(博士(情報学)) 津邑 公暁(つむらともあき)氏

<ご略歴>
 1996年3月 京都大学 工学部 情報工学科 卒業
 1998年3月 京都大学大学院 工学研究科 修士課程 情報工学専攻 修了
 2001年3月 京都大学大学院 情報学研究科 博士後期課程 通信情報システム専攻 学修認定退学
 2004年3月 京都大学 博士(情報学)
 2001年4月 京都大学大学院 経済学研究科 助手
 2004年3月 豊橋技術科学大学 工学部 情報工学系 助手
 2006年4月 名古屋工業大学 工学研究科(ながれ領域) 助教授
 2007年4月 名古屋工業大学 工学研究科(ながれ領域) 准教授
<研究>
 計算再利用 / CAMベースコンピュータ、並列処理応用、脳型情報処理
価格
非会員: 49,680円(税込)
会員: 49,680円(税込)
学校関係者: 49,680円(税込)
価格関連備考
お1人様受講の場合 49,680円(46,000円+税)/ 1名
1口でお申込の場合 61,560円(57,000円+税)/ 1口(3名まで受講可能)

講座の内容

趣旨
 本講演では、ニューラルネットワーク計算を高速化するための技術を、既に実用化されているものから研究段階のものまで幅広く紹介します。具体的には、GPU を用いた高速化技術、FPGA を用いた高速化技術、そしてニューラルネットワーク計算専用ハードウェアについて紹介します。これからニューラルネットワーク計算の高速化技術を利用される予定のエンジニアの方、あるいは、ニューラルネットワーク計算の高速化技術を現在開発中のエンジニアの方、双方にとって有益な情報を提供します。
プログラム
1 はじめに

2 ニューラルネットワーク
  2.1 ニューラルネットワークの種類
  2.2 ニューラルネットワークの計算アルゴリズム
  2.3 ニューラルネットワーク計算のボトルネック

3 ニューラルネットワーク計算高速化のための一般的なテクニック
  3.1 並列化
  3.2 キャッシュの利用率向上
  3.3 低精度化

4 アプローチ①:GPUを用いた高速化
  4.1 GPUの概要
  4.2 ニューラルネットワーク計算におけるGPUの利用例
  4.3 GPUのアーキテクチャとCUDA
  4.4 cuDNN:ディープラーニングのためのCUDAライブラリ

5 アプローチ②:FPGAを用いた高速化
  5.1 FPGAの概要
  5.2 ニューラルネットワーク計算におけるFPGAの利用例
  5.3 FPGAの利用環境
  5.4 研究事例紹介

6 アプローチ③:ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアを用いた高速化
  6.1 ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアの概要
  6.2 研究事例紹介

7 まとめと今後の展望

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