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野村哲弘 2016年 研究業績一覧 (10件 / 66件)
国際会議発表 (査読有り)
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Yosuke Oyama,
Akihiro Nomura,
Ikuro Sato,
Hiroki Nishimura,
Yukimasa Tamatsu,
Satoshi Matsuoka.
Predicting Statistics of Asynchronous SGD Parameters for a Large-Scale Distributed Deep Learning System on GPU Supercomputers,
2016 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2016),
Dec. 2016.
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Yosuke Oyama,
Akihiro Nomura,
Ikuro Sato,
Hiroki Nishimura,
Yukimasa Tamatsu,
SATOSHI MATSUOKA.
Training Condition Conscious Performance Modeling of an Asynchronous Data-Parallel Deep Learning System,
ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing,
May 2016.
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Pak Markthub,
Akihiro Nomura,
Satoshi Matsuoka.
Reducing Remote GPU Execution’s Overhead with mrCUDA,
GPU Technology Conference (GTC),
Apr. 2016.
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Pak Markthub,
Akihiro Nomura,
SATOSHI MATSUOKA.
Serving more GPU jobs, with low penalty, using remote GPU execution and migration,
Proceedings - 2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER2016),
pp. 485-488,
2016.
国際会議発表 (査読なし・不明)
国内会議発表 (査読なし・不明)
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大山洋介,
野村哲弘,
佐藤育郎,
西村裕紀,
玉津幸政,
松岡聡.
学習条件を考慮した大規模非同期ディープラーニングシステムの性能モデリング,
並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2016),
Aug. 2016.
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小林 佑矢,
實本 英之,
野村 哲弘,
松岡 聡.
仮想マシンエミュレータを用いた特定故障パターン発生時に おけるアプリケーションの誤差の評価,
2016年並列/分散/協調処理に関する『松本』サマー・ワークショップ (SWoPP2016),
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC),
2016-HPC-155,
10,
1 - 7,
Aug. 2016.
公式リンク
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Pak Markthub,
Akihiro Nomura,
Satoshi Matsuoka.
Serving More GPU Jobs in Multi-GPU Batch-Queue Systems using Remote GPU Execution and Migration,
情報処理学会 第153回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会,
情報処理学会 研究報告,
Vol. 2016-HPC-153,
No. 27,
pp. 1-10,
Feb. 2016.
特許など
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松岡聡,
野村哲弘,
大山洋介,
佐藤 育郎,
藤崎 亮.
学習システムおよび学習方法.
特許.
登録.
国立大学法人東京工業大学, 株式会社デンソーアイティーラボラトリ.
2016/12/27.
特願2016-253169.
2018/07/05.
特開2018-106489.
特許第6704583号.
2020/05/15
2020.
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松岡聡,
野村哲弘,
大山洋介,
佐藤 育郎 ,
西村 裕紀 .
予測装置、予測方法および予測プログラム.
特許.
登録.
国立大学法人東京工業大学, 株式会社デンソー, 株式会社デンソーアイティーラボラトリ.
2016/07/29.
特願2016-150221.
2018/02/01.
特開2018-018422.
特許第6635265号.
2019/12/27
2019.
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