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J-GLOBAL ID：201902282604715583   整理番号：19A2004375

リニアアレイによる逆行列計算の高速化手法と評価

著者 (3件)： 本田卓 (奈良先端大学院大) ,  岩本淳 (奈良先端大学院大) ,  中島康彦 (奈良先端大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： ARC-237  ページ： Vol.2019-ARC-237,No.15,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2019年07月17日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 逆行列計算は近年大きく発展している機械学習をはじめとして多くの場面で必要とされる計算である.我々はプログラミング容易性を確保しつつ,電力効率と面積効率に長けた演算機とローカルメモリを備えるユニットを一次元に配置したリニアアレイアクセラレータIMAXを提案しており,今回はIMAXを用いて逆行列計算の高速化を行った.また,逆行列計算をIMAXで実行させるにあたり,IMAXが備えるローカルメモリに格納するデータ量によってIMAXの計算効率を十分に発揮できないという問題があることがわかった.本稿では逆行列計算がIMAXを用いることでCPUで計算するよりもどれだけ高速化されるのか,ローカルメモリに格納するデータ量によってIMAXとCPUの切り替え点を変えることで計算効率がどのように変化するのかを調査した.その結果,IMAXを使用することでCPUよりも120*120行列で1.01倍,480*480行列で3.34倍の計算性能を有することがわかった.また,IMAXだけで計算するよりもIMAXとCPUを切り替えて使用した場合,120*120行列で1.30倍,480*480行列で1.16倍の計算効率を有することがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： *配列 ,  *逆行列 ,  演算 ,  *数値計算 ,  高速化 ,  加速器 ,  LU分解 ,  中央処理装置
準シソーラス用語： CPU【計算機】 ,  ハードウェアアクセラレータ ,  *リニアアレイ ,  リニアアレイアクセレータ ,  行列計算

分類 (1件)： 演算方式  (JC02020Z)

引用文献 (4件)：

• Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. ′′ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks′′. Commun. ACM, Vol. 60, No. 6, pp. 84-90, May 2017.
• 岩本淳, 菊谷雄馬, 中島康彦. “ユニット内fによるリニアアレイの多重ループ対応手法”. 信学技報, 第118巻, pp. 33-38. 電子情報通信学会, dec 2018
• 一倉孝宏, 山野龍佑, 福岡久和, 中島康彦. ′′DCNNに最適なCGRAの探索と予備評価′′. IEICE technical report : 信学技 報, 第116巻, pp. 49-54. 電子情報通信学会, jan 2017.
• 菊谷雄真, 山野龍佑, 一倉孝宏, 中島康彦. ′′時分割多重実行型シ ストリックリングの実装と評価′′. IEICE technical report : 信 学技報, 第117巻, pp. 31-36. 電子情報通信学会, jan 2018

タイトルに関連する用語 (5件)： リニアアレイ ,  行列計算 ,  高速化 ,  手法 ,  評価