必要に応じて、フレームワーク内にその処理を実装し、ユーザーフレンドリなAPIを提供！
深層学習の学習時間を短縮するためには複数のGPUによる 並列計算が必要です。 効率的に並列計算を行う手法を模索することで、効果的な学習を実現。 また、モデル並列、データ並列、パイプライン並列など、ユースケースに 沿った効率的な学習方法を模索し、実装・実験を実施します。 【技術詳細】 ■ユースケースにあった並列学習の実行 ■GPUの配置における処理の割り当て問題の解決 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
【ゴールイメージ】 ■学習の高速化 ・既存の学習に掛かっていた時間を並列化することにより、学習時間の短縮 ■スケーラビリティの確保 ・GPU数を増やすことで、転送時間を最小限に抑えつつ学習時間の短縮 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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当社は、自動車開発の中でも特に重要な車両制御開発分野において、 世界をリードする先端の技術開発に取り組んできた会社です。 クルマづくりに情熱を燃やし、新たなことに果敢にチャレンジする 風土づくりを大切にしております。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。