MatsuLab. Lecture Note

大規模計算論 High Performance Computing

日時
火曜日 10:45〜12:15(3〜4限)
金曜日 10:45〜12:15(3〜4限)
場所
本館 114号室(H114)
連絡
松岡教授 (Prof. S.Matsuoka)matsu [at] is.
TA 長坂 (Y.Nagasaka)nagasaka.y.aa [at] m.titech.ac.jp
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目次

休講予定日 Lecture Cancelled

11/1 (Tue), 11/15 (Tue), 11/18 (Fri)

授業概要と参考資料 Guidance and References

発表スケジュール Schedule

暫定的な割り当ては以下の通りですが、都合が悪い場合はTAまで希望日をメールしてください。

日付担当発表資料文献
109/23(ガイダンス)
209/30(Lecture)
310/04大山filehpc2016_oyama_2.pdffileipdps16.pdf
410/11小林fileHPC2016_kobayashi2.pdffileLimitedPrecisionDL.pdf
510/14後藤filehpc2016_goto_v2.pdffileAbinitioMDwithML.pdf
610/18津野fileHPC2016_Tsuno.pdffileUnderstaing-GPU-Errors.pdf
710/21filehpc2016_tsuji.pdffileako.pdf
810/25大沢fileHPC2016_Osawa_2.pdffile5-cui.pdf
910/28伊藤filehpc2016_ito.pdffileVirtualizedDNN.pdf
11/01Cancel
1011/04長沼filehpc2016_naganuma.pdffileLarge-scaleLogisticRegression.pdf
1111/08関谷fileHPC2016_sekiya_1.pdffileRandomization.pdf
1211/11関谷fileHPC2016_sekiya_2_v2.pdf
11/22Cancel
1311/25大山
1311/25小林

選択済み論文リスト Selected Papers List

  • S. Sallinen, N. Satish, M. Smelyanskiy, S. Sury, C. Re. High Performance Parallel Stochastic Gradient Descent in Shared Memory. IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2016.
  • H. Cui, H. Zhang, G. R. Ganger, P. B. Gibbons, and E. P. Xing. Geeps: Scalable deep learning on distributed gpus with a gpu-specialized parameter server. In Proceedings of the Eleventh European Conference on Computer Systems, EuroSys? ’16, pages 4:1?4:16, New York, NY, USA, 2016. ACM.
  • J. K. Kim, Q. Ho, S. Lee, X. Zheng, W. Dai, G. A. Gibson, and E. P. Xing. Strads: A distributed framework for scheduled model parallel machine learning. In Proceedings of the Eleventh European Conference on Computer Systems, EuroSys? ’16, pages 5:1?5:16, New York, NY, USA, 2016. ACM.
  • Suyog Gupta, Ankur Agrawal, Kailash Gopalakrishnan and Pritish Narayanan: Deep Learning with Limited Numerical Precision. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML-15)
  • Trishul Chilimbi, Yutaka Suzue, Johnson Apacible, and Karthik Kalyanaraman, Microsoft Research: Project Adam: Building an Efficient and Scalable Deep Learning Training System. the Proceedings of the 11th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI14)
  • Aleksandar Zlateski, Kisuk Lee, H. Sebastian Seung: ZNN - A Fast and Scalable Algorithm for Training 3D Convolutional Networks on Multi-Core and Many-Core Shared Memory Machines. Parallel and Distributed Processing Symposium, 2016 IEEE International (IPDPS 2016)

リンク Links


添付ファイル: fileHPC2016_sekiya_2_v2.pdf 80件 [詳細] fileRandomization.pdf 84件 [詳細] fileHPC2016_sekiya_1.pdf 112件 [詳細] fileLarge-scaleLogisticRegression.pdf 97件 [詳細] filehpc2016_naganuma.pdf 121件 [詳細] fileVirtualizedDNN.pdf 164件 [詳細] filehpc2016_ito.pdf 132件 [詳細] fileHPC2016_Osawa_2.pdf 114件 [詳細] file5-cui.pdf 88件 [詳細] fileHPC2016_Osawa.pdf 65件 [詳細] filehpc2016_tsuji.pdf 122件 [詳細] fileako.pdf 217件 [詳細] fileUnderstaing-GPU-Errors.pdf 91件 [詳細] fileHPC2016_Tsuno.pdf 120件 [詳細] filehpc2016_goto_v2.pdf 107件 [詳細] fileHPC2016_kobayashi2.pdf 111件 [詳細] fileAbinitioMDwithML.pdf 146件 [詳細] filehpc2016_goto.pdf 57件 [詳細] fileLimitedPrecisionDL.pdf 158件 [詳細] fileHPC2016_kobayashi.pdf 94件 [詳細] filehpc2016_oyama_2.pdf 170件 [詳細] fileipdps16.pdf 192件 [詳細] filehpc2016_oyama.pdf 67件 [詳細] filehpc2016_guidance.pdf 165件 [詳細]

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Last-modified: 2016-11-30 (水) 13:28:20 (294d)