大脳皮質モデルBESOMのGPGPUによる並列化

摘要

大脳皮質モデルBESOMは、最新の神経科学的な知見に基づき、大脳皮質をペイジアンネットによってモデル化したものである。BESOMにおける学習、認識には確率伝搬法の反復計算が必要なため計算量が大きく、並列化による実行速度向上が必須である。一般に機械学習機の並列化手法としてはモデル間並列とモデル内並列が考えられるが、本稿ではモデル内並列化をGPGPUで実現した技法について報告する。データ構造の見直しによるGPGPUによるモデル内並列化と、ミニバッチ学習化による並列化を併用することで約50倍の速度向上を得た。