基調講演・チュートリアル

基調講演 (5/27,14:30-)

講演者
篠田 浩一 先生(東京工業大学 教授)
題目
深層学習と高性能計算
概要
深層学習がブレークしてから10年が経った。その間の進歩は目覚ましく、画像や音声の認識では人間と同等以上の能力をもつに至った。一方で、その開発・実装に必要な計算資源は大きく、それが映像認識などのより大規模なタスクへの適用を妨げている。この問題の解決に向けて深層学習専用の計算機システムを構築する研究開発が盛んになっている。ここでは、その試みの一つとして、我々が現在取り組んでいるプロジェクト、「Co-Designのアプローチによる高速・省資源な深層学習アルゴリズム基盤」を紹介する。機械学習と高性能計算の研究者が共同してアルゴリズムとアーキテクチャーを同時最適化する枠組みの構築を目指す。

チュートリアル A(5/28, 10:00-)

講演者
msyksphinz さん(ハンドルネーム)(FPGA開発日記 著者)
タイトル
オープンソースCPUアーキテクチャ「RISC-V」を中心に変わる半導体の世界
概要
オープンソースソフトウェアに続き、オープンソースのCPUアーキテクチャとしてRISC-Vが注目されています。RISC-V Foundation には、名だたる半導体企業から新進気鋭のベンチャー企業まで、多くのメンバが参入して注目度が高まっています。これまでクローズな傾向のあった半導体業界も、RISC-Vのオープンアーキテクチャの流れに乗り、ソフトウェアのようなオープンソース化の流れが訪れています。RISC-Vを中心とするこれらのオープンハードウェアとそのエコシステムの構築に関して最新動向について解説しながら、半導体開発の業界がどのように変わりつつあるのか、その一端をご紹介します。

チュートリアル B (5/29, 10:00-)

講演者
今井 健男 さん(Idein株式会社/国立情報学研究所)
タイトル
深層学習コンパイラの概要と最近の動向
概要
深層学習の社会的な普及やそれに伴う応用用途の拡がりに伴い、学習済みの深層ニューラルネット(DNN)を多様なハードウェアに合わせて最適化し実行コードに変換する深層コンパイラが近年利用されるようになった。本講演では深層学習コンパイラの成り立ちから基本的な構成、そして現在の技術開発動向について紹介する。