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【24h】

招待講演アルゴリズムとハードウェアの協調設計による新時代コンピユーティング

机译:特邀演讲通过算法和硬件的协同设计来编译新时代

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摘要

ポストムーア時代に向けて,これまでのプロセッサ技術とは異なる,新たな計算高速化•高効率化技術が 求められている.特に,深層学習技術の汎用化と深層学習アクセラレータの登場などにより,これまでの常識であったノイマン型以外のコンピュータ·ハードウェアが注目を浴びている.今後の更なるコンピュータの進化には,アルゴリズムとそれを実現するハードウェアの協調設計により,アーキテクチャに質的変化をもたらすことが重要である. 本論文では,量子化による低電力深層学習プロセッサとそのための学習技術,および組み合わせ最適化問題に特化し たイジング計算機という,アルゴリズム特化型コンピユーティングに関する研究を紹介する.決められたアルゴリズ ムをそのままハードウェア化するのではなく,アルゴリズムの特性を活用したアーキテクチャ設計と,ハードウェア を考慮したアルゴリズム設計により,高い計算性能および低消費電力性,そして計算によって得られる解の品質の向 上を達成する.
机译:在后摩尔时代,需要与传统处理器技术不同的新的计算速度和效率技术,尤其是由于深度学习技术的普遍应用和深度学习加速器的出现,已经实现了这一点。冯·诺依曼(von Neumann)型直到现在仍是众所周知的,它吸引了人们的注意,对于将来计算机的进一步发展,将通过共同设计算法和实现它们的硬件来对体系结构进行质的改变。本文介绍了算法专用计算的研究,它是一种通过量化的低功耗深度学习处理器,一种针对其的学习技术以及专门研究组合优化问题的冯·诺依曼计算机,具有高性能,低功耗以及通过利用该算法的特性的体系结构设计和考虑了硬件的算法设计通过计算获得的解决方案,而不是将确定的算法直接转换为硬件,从而提高了质量。

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