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J-GLOBAL ID：202002270021293116   整理番号：20A1798703

深層学習とスパース行列形式選択の間のギャップの橋渡し【JST・京大機械翻訳】

Bridging the gap between deep learning and sparse matrix format selection

著者 (4件)： Zhao Yue (North Carolina State University) ,  Li Jiajia (Georgia Institute of Technology) ,  Liao Chunhua (Lawrence Livermore National Laboratory) ,  Shen Xipeng (North Carolina State University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PPoPP ’18  ページ： 94-108  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,スパース行列フォーマット選択のための深層学習の有望性と特別な課題に関する系統的探索を示し,行列に対する最良の記憶フォーマットを決定する問題であり,スパース行列ベクトル乗算(SpMV)の性能を最大化する。行列表現,深層学習構造,およびクロスアーキテクチャモデルマイグレーションに関する一連の技法を通して,深い学習とピラーHPC問題の特別なニーズの間のギャップを効果的に埋める方法について述べた。新しい解法は,2分の3によってフォーマット選択誤差をカットして,最先端の状態に関して平均で1.73XによってSpMV性能を改良した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  乗算 ,  計算機アーキテクチャ ,  *スパース行列
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SpMV ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  フォーマット選択 ,  スパース行列

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  スパース行列 ,  形式 ,  ギャップ