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qiita.com/sakaia
はじめに PyTorchのCUDAプログラミングに絞って並列処理を見てみる。なお、CPU側の並列処理は別資料に記載済みである。ここでは、 C++の拡張仕様であるCUDAの基礎知識 カーネルレベルの並列処理 add関数の実装 im2col関数の実装 ストリームレベルの並列処理 DistributedDataParallelの呼び出し処理の実装 について説明する。 おことわり PyTorchでは、ATen配下で演算処理を行っている。しかし、その前身であるTorchの資産を引き継いでいるため、THC(TorcH Cuda)のTensorからATen/nativeに書き換え中である。古いTHCTensor部分は参考資料として引用しておくが、言及はしない。また、この書き換え作業は1年以上継続中でありゆっくりと進んでいる。あと一年以上はかかるのではと思う。 BLAS(行列演算)やcudnn(深層学習演
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年の
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