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J-GLOBAL ID：202002227535351968   Reference number：20A2374896

Accelerating Sparse CNN Inference on GPUs with Performance-Aware Weight Pruning

性能を意識した重み枝刈りによるGPU上でのスパースCNN推論の加速【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Rumi Masuma Akter (The University of Iowa, Iowa City, IA, USA) ,  Ma Xiaolong (Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Wang Yanzhi (Northeastern University, Boston, MA, USA) ,  Jiang Peng (The University of Iowa, Iowa City, IA, USA)
Material： ACM Proceedings
Issue： PACT ’20  Page： 267-278  Publication year： 2020 
JST Material Number： D0698C  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Weight pruning is a popular te...

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Thesaurus term： convolution ,  stratification ,  computational complexity ,  end-to-end signaling system ,  *throughput ,  sparse matrix
Semi thesaurus term： 高密度 ,  ハイスループット ,  不規則性 ,  行列積 ,  性能最適化 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (3)： cnn pruning ,  gpus ,  sparse convolution

JST classification (3)： Pattern recognition  (JE07000S) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (6)： 意識 ,  枝刈り ,  GPU ,  CNN ,  推論 ,  加速