Task Distribution/Assignment and Energy Efficiency Optimization on Virtual Environments by Utilizing Parallelizing Compiler Analysis Information of User Applications

利用用户应用程序的并行编译器分析信息进行虚拟环境的任务分配/指派和能效优化

• 批准号: 17K12665
• 负责人: WADA Yasutaka
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Meisei University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17K12665/
• 关键词: 低消費電力化; 性能モデリング; アプリケーション解析; 仮想環境; 電力性能モデリング; 電力性能最適化; ソフトウェアフレームワーク; 機械学習・深層学習; クラウド・エッジ連携; 負荷分散最適化; 並列化コンパイラ; 低消費電力; クラウドコンピューティング基盤; グリーンコンピューティング; 計算機システム

项目成果

Towards the Improvement of Training Efficiency and Image Recognition Accuracy for an FPGA Controlled Mini-Car by Offloading Neural Network Training

通过卸载神经网络训练来提高 FPGA 控制的微型汽车的训练效率和图像识别精度

• 发表时间: 2019
• 作者: Musashi Aoto;Moe Mitsugi;Takumi Momose;and Yasutaka Wada
• 通讯作者: and Yasutaka Wada

FPGA上でのCNNパラメータ動的更新手法の性能評価

FPGA上CNN参数动态更新方法的性能评估

• 发表时间: 2020
• 作者: 青戸 武蔵;和田 康孝;三ツ木 萌
• 通讯作者: 三ツ木 萌

ソフトウェア・ハードウェア連携による深層学習処理の高効率化・高精度化・応用に向けた取り組み～エッジ・クラウド間連携を例にして～

通过软硬件协同，努力实现深度学习处理的更高效率、更高精度和应用～以边云协同为例～

• 发表时间: 2019
• 作者: Guo Liye;Ko Hsiang-Shang;Imai Keigo;Yoshida Nobuko;Hu Zhenjiang;和田康孝
• 通讯作者: 和田康孝

Toward Software-Hardware Cooperative Systems for Energy Efficiency with Virtualization Platforms

通过虚拟化平台实现软硬件协同系统以提高能源效率

• 发表时间: 2018
• 作者: Keigo Imai;Julien Lange;Rumyana Neykova;Yasutaka Wada
• 通讯作者: Yasutaka Wada

単機能なニューラルネットワークを複数用いた高速・高精度な画像認識のFPGAによる実現

利用FPGA使用多个单功能神经网络实现高速、高精度图像识别

• 发表时间: 2019
• 作者: 青戸 武蔵;比留川 翔哉;和田 康孝;丸山 一貴
• 通讯作者: 丸山 一貴