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J-GLOBAL ID：201902259613971403   整理番号：19A2420498

深い融合:メモリアクセス最適化のためのソフトウェアスケジューリング法【JST・京大機械翻訳】

Deep Fusion: A Software Scheduling Method for Memory Access Optimization

著者 (14件)： Zhuang Yimin (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Zhuang Yimin (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Peng Shaohui (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Peng Shaohui (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Xiaobing (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Chen Xiaobing (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhou Shengyuan (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Zhou Shengyuan (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhi Tian (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Zhi Tian (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Wei (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Li Wei (Cambricon Tech. Ltd, Shanghai, China) ,  Liu Shaoli (SKL of Computer Architecture, Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China) ,  Liu Shaoli (Cambricon Tech. Ltd, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11783  ページ： 277-288  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深いニューラルネットワーク(DNNs)は,非常に広い範囲の応用において最先端の人工知能法であると考えられてきた。しかし,DNNsは,実際のシナリオで使用するのが難しい集中的でメモリ集約的である。それらの好ましい並列計算能力のために,一連のDNN加速器を提案した。しかしながら,オンチップ計算能力の改善とニューラルネットワークにおけるパラメータの数の増加は,メモリをメモリにアクセスさせる。本論文では,既存のDNNアルゴリズムを解析した。ニューラルネットワークの特殊構造は,片側指向性と局所独立性の二つの有用な特性を持つことを観測した。これらの特性に基づいて,メモリアクセスコストを削減するための一般的なソフトウェアスケジューリング法を提案した。実験結果に基づいて,著者らの方法は,32%のメモリアクセスコストを減少させることができて,著者らの実験プラットフォーム上で平均1.6xの高速化を達成することができて,最良の結果はResNet-50であり,それは56%と2.62xまであった。Copyright 2019 IFIP International Federation for Information Processing Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  指向性 ,  ニューラルネットワーク ,  加速器 ,  高速化 ,  *記憶装置 ,  人工知能 ,  並列演算 ,  集中化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： オンチップ ,  *メモリアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 核融合 ,  再利用 ,  オンチップメモリ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 融合 ,  メモリアクセス ,  最適化 ,  ソフトウェア ,  スケジューリング