[OS3] オーガナイズドセッション3
深層学習の高速化 ～高速チップ、分散学習、軽量モデル～

[OS3-01] カンブリア紀を迎える深層学習チップ ～現状の概観と今後の展開について～

*須藤 武文¹ (1. さくらインターネット)

よく、深層学習には計算資源が沢山必要になると言われます。事実、企業や国研等は急ピッチで学習用の計算資源を整備しており、そこには多額の資金が投じられています。競争に勝つため、より大量の学習を、より高速に、より安価に行いたい。この要求に応えるため、多種多様な深層学習用の半導体開発も同時多発的に始まり、あたかもカンブリア紀的様相を呈するようになりました。本講演ではこの状況について概観し、今後の展開について論じます。