C-012
FPGAタブレットを用いたDeep Learning アプリケーションの高速化の検討

◎佐藤知哉・成見　哲（電通大）

本研究ではFPGAを用いてDeep Learningを利用したAndroidアプリケーションの高速化手法の検討を行う。近年、Deep Learningなどのニューラルネットワークを用いた機械学習に注目が集まっている。しかしながら、構築するネットワークの層やパラメータの数が増加することにより計算コストも増加してしまうという問題がある。本研究では、画像を扱うことが多いAndroid端末からFPGAの資源をPartial Reconfiguration(動的再構築)を用いて利用し、Deep Learingアルゴリズムの一部をFPGAを用いて高速化することを目指す。