Deep Learningの学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発 : 富士通English PRESS RELEASE （技術） 2017年4月24日 株式会社富士通研究所 Deep Learningの学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）は、Deep Learningの学習処理に用いるデータのビット幅を削減することで、ニューラルネットワーク構造や学習方式を変えずに学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発しました。 Deep Learningの学習プロセスでは学習データをもとに膨大な演算処理を行う必要がありますが、学習処理を実行するサーバなどのハードウェアでは利用できる電力量で処理性能の上限が決まることから、Deep Learningの学習処理を高速化するためには、電力効率を向上させることが課題となっていました。 今回、演算に用いるデータのビット幅を削減した独自の数値表現と、Deep
