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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

※会場が変更になりました(1/11更新)
オームビル → 中央大学駿河台記念館

※日程が変更になりました(11/6更新)
2017年11月10日 → 2018年1月31日

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

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
2018年01月31日(水)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
中央大学駿河台記念館 
価格
非会員: 49,680円(税込)
会員: 49,680円(税込)
学生: 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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