GPU数の削減！必要なGPU数を増やすことなく、巨大なネットワークの学習が可能
巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという 問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。 その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの 学習を実現。 【技術詳細】 ■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送 ・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを Hostメモリへ転送可能 ・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に HDDへデータを転送する技術を実装 ■計算グラフの解析 ・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、 計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発 ※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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スマートグループは「ENGINEERING × VISUALIZATION」をコアコンピタンスとした 製造業、特に自動車産業のお客様に、多彩で良質なITサービスをご提供しています。 グループの総合力を生かして様々なニーズに柔軟に対応できることを強みとしながら、 未来の暮らしを豊かにすることを目指し、新たな分野にも積極的にチャレンジしています。 ■スマートスケープ株式会社 設計や製造、生産、販売などを支援する情報システム開発、効率化ツールやIoT、 AI開発、UI/UXデザイン開発、3D技術を特徴とした製品開発・販売に取り組む。 ■スマートエンジニア株式会社 ITインフラを安定的に支えるシステムサービス事業と3DCGを活用した コンテンツ制作やメタバース、XRに代表される新しい技術開発事業を擁する。 ■スマートインプリメント株式会社 クルマの制御システム開発などで高い技術力を発揮するエンジニアリングサービスを提供。
