スマートインプリメント株式会社 AIを使ったHWの効率的な利用
- 最終更新日:2024-09-30 18:25:42.0
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GPU数の削減!必要なGPU数を増やすことなく、巨大なネットワークの学習が可能
巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。
その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現。
【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
Hostメモリへ転送可能
・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に
HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発
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基本情報AIを使ったHWの効率的な利用
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■自動車に搭載される各種の制御系、情報系システム、電子部品の開発 ならびに開発業務支援
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