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J-GLOBAL ID：201902215461683676   Reference number：19A2698404

HPDL: Towards a General Framework for High-performance Distributed Deep Learning

HPDL:高性能分散型深層学習のための一般フレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】

Author (7)： Li Dongsheng (National University of Defense Technology, China) ,  Lai Zhiquan (National University of Defense Technology, China) ,  Ge Keshi (National University of Defense Technology, China) ,  Zhang Yiming (National University of Defense Technology, China) ,  Zhang Zhaoning (National University of Defense Technology, China) ,  Wang Qinglin (National University of Defense Technology, China) ,  Wang Huaimin (National University of Defense Technology, China)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ICDCS  Page： 1742-1753  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： With growing scale of the data...

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Thesaurus term： *Learning ,  hardware ,  ASIC ,  distributed processing ,  FPGA ,  optimization ,  interchangeability ,  neural network (biomodel) ,  scheduling ,  computer architecture ,  visual sense ,  torch ,  *deep learning ,  modification
Semi thesaurus term： 最適アルゴリズム ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (3)： 高性能 ,  深層学習 ,  フレームワーク