Feb
27
TensorFlow User Group ハード部 #1
ハードウェアとTensorFlowが好きな人集まれ！
Organizing : TensorFlow User Group
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無料枠 Free
Standard (Lottery Finished)
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Description
TensorFlowとハードウェア、どちらも好きな人達の集まりです。当日はライブ配信もありますので、ご都合つかない方はできるだけ早めのキャンセルをお願いします。
セッション前半
7:00pm 「TensorFlowの量子化について」
by 夏谷実さん（株式会社パソナテック）
Google社のオリジナルプロセッサTPU(Tensor Processing Unit)では、精度を犠牲にして速度と消費電力を改善させる量子化という技術が使われます。量子化の技術を使うことで、8bitでありながら浮動小数点数の範囲のデータを扱えるようになります。TensorFlowのソースコードから量子化の謎にせまり、量子化されたデータの演算の仕組やTPU、DSPで速く動く理由を探求します。
8:00pm - 8:30pm 懇親タイム
セッション後半
8:30pm「IkaLog によるスプラトゥーン画像解析とFPGA（仮）」
by 長谷川猛さん
9:10pm「２値化CNN on FPGAでGPUとガチンコバトル」
by 中原啓貴さん（東京工業大学）
畳込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, 以下CNNと略記)は画像認識タスクで幅広く用いられています。昨年、CNNの入出力と重みを1ビット, すなわち+1/-1に2値化したCNNが発表されると同時にFPGAベンダーのトップ２社であるXilinxやIntelが2値化CNNをFPGA実装が報告されました。FPGAの利点は可変精度を扱えること、アルゴリズムの変更に即対応できること、演算器をカスタマイズできることで、2値化CNNの発表と進展が進む中でFPGAを採用せざるを得ない状況です。では、2値化CNNをFPGAに載せるとどうなるのでしょうか？認識精度は？電力は？認識速度は？組込みのライバルであるGPUとの比較は？これらに関して発表し、TFからFPGAに落とす方法を紹介します
10:10pm 終了
注意事項など
ライブ配信
当日はライブ配信を行う予定です。配信URLはこちらです。
当日の受付について
- 時間：18:30 開場です。19:30 以降は入場できなくなります。
- 場所：六本木ヒルズ 森タワー LL階臨時受付
- 受付の際に「受付票」をスマートフォン等で提示をお願います。
そのほか
- 会場への入館のために、氏名を取得させていただきます。
- 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。
- 時間：18:30 開場です。19:30 以降は入場できなくなります。
- 会場は禁煙です。
- 会場内では無線LANがご利用できます。
- 会場には十分な電源がございません。延長ケーブルなどで電源をご用意しますが全員分はないことをご了承ください。
- 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
02/28/2017 16:38
02/28/2017 15:39
02/28/2017 12:21
02/28/2017 11:41
2017/01/27 18:05
すばらしい！ご対応ありがとうございました。ライブ配信で参加させていただきます。それにしてもすごい人気で高倍率ですね。みなさんの関心の高さがわかります。
2017/01/26 13:41
ライブ配信を手配しました。イベント開始時にTwitter上で #tfug タグでURLを告知します。
2017/01/25 22:54
いま遠くにいて当日そちらにいけないのですが、ぜひ聞きたい内容です。当日はストリーミング配信など検討されていますでしょうか？
01/25/2017 21:10
TensorFlow User Group ハード部 #1 を公開しました！
Norihiro Shimoda
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