深層学習は広い分野で活用されているが，性能向上を目的とした訓練データやパラメータの増加により，学習時間の増加が課題となる．そこで，マルチGPUを用いた並列処理による高速化が期待されている．本研究では，マルチGPU環境において各GPUに複数ステージを割り当てるモデル並列と，モデルを複製し複数のバッチを同時に処理するデータ並列を併用したハイブリッド並列処理手法を提案し，深層学習の高速化を図る．性能評価においては，C++による画像分類CNNプログラムを作成し，CUDAとOpenMPを用いて並列処理を実装した．NVIDIA Tesla K80搭載Xeonサーバ上で評価を行った結果，提案手法の有効性が確認された．