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

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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カタログAIを使ったHWの効率的な利用

取扱企業AIを使ったHWの効率的な利用

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