ニューラルネットシミュレーションにおける並列計算機の結合方式の評価とその考察

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概要

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ここ数年,大規模なニューラルネットのシミュレーション(以下NNS)が行われ始めているが,計算量が多く,計算時間が膨大になってしまう.このため,通常のシングルプロセッサでは計算時間がかかりすぎてしまい,スーパーコンピュータやベクトルプロセッサ等が用いられており,経済的に計算時間を短縮することが望まれる.一方,一般にNNSは並列処理向きと言われている.従って計算速度の向上と経済性を考えると,近年急速に安価になり始めている並列計算機が有効な手段であると考えられる.しかし,市販の並列計算機でNNSを行う時,バスが処理のネックとならないか,十分な処理速度が得られるか,またどの位のメモリサイズが必要となるか等が不明であった.そこで本論では2種類の結合方式におけるCPUの実効処理能力,キャッシュサイズ等の関係について考察を行った.
一般社団法人情報処理学会の論文
1989-03-15

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