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2月

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fpgax #11 + TFUG ハード部:DNN専用ハードについて語る会

FPGA、AIチップ、GPU、RasPi等々、DNN向けのハードウェアについてわいわい話します

Organizing : fpgax / TensorFlow UserGroup Tokyo

Hashtag :#fpgax
Registration info

Description

FPGA、AIチップ、GPU、RasPi等々、DNN向けのハードウェアについてわいわい話します。fpgaxとTFUGハード部の共催です。

参加登録

以下のページで参加登録をお願いします。

https://connpass.com/event/115446/

スケジュール

12:00pm: 開場

12:30pm:「TPUの最近の話」Google 佐藤

Googleが開発したDL専用プロセッサ、Cloud TPUとそのクラスタ環境Cloud TPU Podの最新動向を解説します。またエッジ向けプロセッサのEdge TPUのデモも紹介します。

1:00pm: 「AIチップ最新レビュー」北海道大学 百瀬啓さん

1:40pm: 「 LUT-Network ~本物のリアルタイムコンピューティングを目指して~」 渕上竜司さん

FPGAを使ってノイマンボトルネックの壁を打ち破り、本物のリアルタイムコンピューティングを行うことを目指しています。そんな世界と最も縁が遠そうなDNNを眺めていてふと思いついたのが、DNNのノードをFPGAのLUTに置き換えて、FPGAを直接学習させる手法です。まだ道半ばですが、FPGAアーキテクチャだからこその少し変わった角度からのDNNのアプローチである LUT-Network の可能性をご紹介できればと思います。

2:20pm: 休憩

2:30pm: 「(仮)DNNコンパイラの歩みと最近の動向」ぼのたけ/NII 今井健男さん

AIチップの登場やエッジデバイスでのAI/DL推論へのニーズが高まるのに伴い、学習済み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DNNコンパイラが多数登場しました。本講演ではDNN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します。

3:10pm:「RISC-V の現況と Esperanto Technologies のアプローチ」京都産業大学 情報理工学部 安田豊さん

研究から始まった RISC-V ですが、いまは1994-5年頃の、Linux が立ち上がろうとする時と似た空気を感じます。そのRISC-Vの現況を、2018年の春にEsperanto Technologies を訪問したときの様子を交えながらざっと概説・展望します。

3:40pm:「HBM-FPGA をさわってみた」長瀬産業 西沢正登さん

HBM を積んだ FPGA を、自社製品である長大キー探索IP である Axonerve に適用してみました。2019から市場に出てくる HBM-FPGA 利用の事例として簡単に紹介します。

3:50pm: 休憩

4:00pm: 「Deep Learning推論を高速化するソフトウェア技術」Idein 中村晃一さん

既存のハードウェアを用いて、ソフトウェアのみでDeep Learningモデルでの推論を高速化する技術について、モデルアーキテクチャ、圧縮、実装などの観点でざっとご紹介した後、弊社のラズパイでの取り組みについてご紹介します。

4:40pm: 「TensorFlow XLA:XLAとは、から、最近の利用事例について」@vengineer(ソースコード解析職人)さん

Googleが開発を行っているTensorFlow XLAについて、いったいどんなものかについて解説し、最近の利用事例、Julia Computing、PyTorch+XLAの中でどのような形で利用されているかを紹介します。

5:10pm: 「MN-Coreについて」PFN 金子紘也さん

PFNで開発を行っているDeep Learning向けASICであるMN-Coreについてその概要を簡単に紹介します。

5:30pm:「私のMNISTのFPSは530000です。ですがもちろんフルパワーで(以下略」 なかはらさん

ディープラーニングのhello worldといえばMNIST?(最近はImageNetという人もいます…)ですが、高位合成ツールの普及、Google Colaboratoryといったクラウドベースの無料GPU環境、ディープラーニングフレームワークの充実、SoCタイプなFPGAが安価に調達できるようになり、誰でもMNISTを簡単に実装できるようになりました。そこで、今回はFPGA実装に向けの最適化手法(Binary化、スパース化、混合精度、メタ機械学習によるパラメータ探索、関数分解設計法、カスタムプロセッサ設計、など)を考えられる限り投入したらどれくらい性能が出るのか、題して「MNISTチャレンジ」をやってみた結果を紹介します。(どうなるんでしょうかね、、

6:10pm: 終了

注意事項など

  • 受付票に記載の本人のみが参加できます。受付票をお持ちでない方は入場できません。受付票はスマートフォンでの提示で入場できます。
  • 休日は六本木ヒルズの正面入り口が閉鎖されています。ヒルズ側面の休日入口をご利用ください。
  • 12:00 開場です。受付設置時間の都合上、13:00 以降は入場できなくなります。
  • 無線 LAN が利用可能です。電源はほとんどありません。
  • 会場は禁煙です。
  • 会場内に自動販売機はありません。お飲み物が必要な方はご持参ください。
  • イベントの様子は映像配信を行う予定です。
  • イベントの様子を撮影・録画し、ブログやSNSなどで公開することがあります。その際、来場者の姿も公開されることがあることをご了承ください。

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Feed

kazunori_279

kazunori_279 published fpgax #11 + TFUG ハード部:DNN専用ハードについて語る会.

01/11/2019 15:03

fpgax #11 + TFUG ハード部:DNN専用ハードについて語る会 を公開しました!

Group

TensorFlow User Group Tokyo

TensorFlowのユーザーグループです。

Number of events 37

Members 4288

Ended

2019/02/02(Sat)

12:30
18:30

Registration Period
2019/01/11(Fri) 14:58 〜
2019/02/02(Sat) 18:30

Location

granica

東京都 千代田区 外神田 5-2-7 外神田下村ビル 4階