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野村哲弘 2017年 研究業績一覧 (8件 / 66件)
国際会議発表 (査読有り)
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Ikuro Sato,
Ryo Fujisaki,
Yosuke Oyama,
Akihiro Nomura,
Satoshi Matsuoka.
Asynchronous, data-parallel deep convolutional neural network training with linear prediction model for parameter transition,
The 24th International Conference On Neural Information Processing (ICONIP 2017),
International Conference on Neural Information Processing,
volume 10635,
pp. 305-314,
Nov. 2017.
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Yosuke Oyama,
Akihiro Nomura,
Ikuro Sato,
Hiroki Nishimura,
Yukimasa Tamatsu,
Satoshi Matsuoka.
Predicting Probabilistic Parameters of a Large-Scale Asynchronous SGD Deep Learning System,
GPU Technology Conference 2017 (GTC 2017),
May 2017.
国内会議発表 (査読なし・不明)
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藤田 和宏,
鶴見慶,
安良岡由規,
根本忍,
梁井善行,
渡邊寿雄,
野村 哲弘,
三浦信一,
額田彰,
遠藤敏夫,
松岡聡.
新スーパーコンピュータTSUBAME3.0の概要.,
2017年度大学ICT推進協議会(AXIES)年次大会 No. TC1-6,
Dec. 2017.
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小林 佑矢,
實本 英之,
野村 哲弘,
松岡 聡.
メモリアクセスパターン依存故障の注入のためのQEMUベース故障注入器,
2017年並列/分散/協調処理に関する『秋田』サマー・ワークショップ (SWoPP2017),
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC),
2017-HPC-160,
8,
1 - 8,
July 2017.
公式リンク
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辻 陽平,
野村 哲弘,
實本 英之,
佐藤 育郎,
松岡 聡.
動的なプロセス数操作による分散深層学習の耐故障性と性能評価,
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report,
July 2017.
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松岡 聡,
遠藤 敏夫,
額田 彰,
三浦 信一,
野村 哲弘,
佐藤 仁,
實本 英之,
Drozd Aleksandr.
HPCとビッグデータ・AIを融合するグリーン・クラウドスパコンTSUBAME3.0の概要,
並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2017),
July 2017.
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大山洋介,
野村哲弘,
佐藤育郎,
松岡聡.
ディープラーニングのデータ並列学習における少精度浮動小数点数を用いた通信量の削減,
第158回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会,
Mar. 2017.
その他の論文・著書など
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Satoshi Matsuoka,
Toshio Endo,
Akira Nukada,
Shinichi Miura,
Akihiro Nomura,
Hitoshi Sato,
Hideyuki Jitsumoto,
Aleksandr Drozd..
Overview of TSUBAME3.0, Green Cloud Supercomputer for Convergence of HPC, AI and Big-Data .,
Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology, e-Science Journal,
Vol. 16,
pp. 2--9,
Nov. 2017.
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