化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

トリケップスセミナー

     開催日時:2017年2月14日(火)11:00~16:00
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 46,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 56,000円 (税別/1口)

講 師

三輪 忍(みわしのぶ)氏
国立大学法人 電気通信大学大学院 情報システム研究科 准教授(博士(情報学))

<ご略歴、等>
 2007年に、京都大学大学院情報学研究科にて博士(情報学)の学位を取得。その後、東京農工大学、東京大学を経て、現在は電気通信大学大学院情報理工学研究科に准教授として勤務。コンピュータ・アーキテクチャ、並列処理等の研究に従事。

セミナーの概要

 本講演では、ニューラルネットワーク計算を高速化するための技術を、既に実用化されているものから研究段階のものまで幅広く紹介します。具体的には、GPU を用いた高速化技術、FPGA を用いた高速化技術、そしてニューラルネットワーク計算専用ハードウェアについて紹介します。これからニューラルネットワーク計算の高速化技術を利用される予定のエンジニアの方、あるいは、ニューラルネットワーク計算の高速化技術を現在開発中のエンジニアの方、双方にとって有益な情報を提供します。

講義項目

 1 はじめに

 2 ニューラルネットワーク
  2.1 ニューラルネットワークの種類
  2.2 ニューラルネットワークの計算アルゴリズム
  2.3 ニューラルネットワーク計算のボトルネック

 3 ニューラルネットワーク計算高速化のための一般的なテクニック
  3.1 並列化
  3.2 キャッシュの利用率向上
  3.3 低精度化

 4 アプローチ①:GPUを用いた高速化
  4.1 GPUの概要
  4.2 ニューラルネットワーク計算におけるGPUの利用例
  4.3 GPUのアーキテクチャとCUDA
  4.4 cuDNN:ディープラーニングのためのCUDAライブラリ

 5 アプローチ②:FPGAを用いた高速化
  5.1 FPGAの概要
  5.2 ニューラルネットワーク計算におけるFPGAの利用例
  5.3 FPGAの利用環境
  5.4 研究事例紹介

 6 アプローチ③:ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアを用いた高速化
  6.1 ニューラルネットワーク計算専用ハードウェアの概要
  6.2 研究事例紹介

 7 まとめと今後の展望