WEKO3
アイテム
Amazon EC2 GPUインスタンスにおけるディープラーニング学習時間推定手法の提案
https://doi.org/10.14988/0002000180
https://doi.org/10.14988/0002000180624ec4fc-5dfa-464f-a8da-ab12d03168bf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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023064040003.pdf (791.5KB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-12-27 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Amazon EC2 GPUインスタンスにおけるディープラーニング学習時間推定手法の提案 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Amazon EC2 GPU インスタンス ニオケル ディープ ラーニング ガクシュウ ジカン スイテイ シュホウ ノ テイアン | |||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Proposal of estimation method for deep learning training time on Amazon EC2 GPU instances | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題 | ディープラーニング, クラウドコンピューティング AWS, Amazon EC2, deep learning, cloud computing |
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| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||
| ID登録 | 10.14988/0002000180 | |||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||
| 著者 |
小川, 光貴
× 小川, 光貴× 江南, 彪斗× 片岡, 蒼汰× 小板, 隆浩
WEKO
16034
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| 著者所属 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 値 | 小川, 光貴 / 同志社大学大学院理工学研究科情報工学専攻 | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 値 | 江南, 彪斗 / 同志社大学大学院理工学研究科情報工学専攻 | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 値 | 片岡, 蒼汰 / 同志社大学理工学部情報システム学科 | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 値 | 小板, 隆浩 / 同志社大学理工学部情報システム学科教授 | |||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 値 | Ogawa, Mitsuki / Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University | |||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 値 | Enami, Ayato / Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University | |||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 値 | Kataoka, Sota / Faculty of Science and Engineering, Doshisha University | |||||||||||
| 著者所属（英） | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 値 | Koita, Takahiro / Faculty of Science and Engineering, Doshisha University | |||||||||||
| 所属機関識別子種別 | ||||||||||||
| 値 | ROR | |||||||||||
| 所属機関識別子 | ||||||||||||
| 値 | https://ror.org/01fxdkm29 | |||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究では、ディープラーニングで使用される様々なAmazon EC2 GPUインスタンスの学習時間を推定する新しい手法を提案する。提案手法は、既存の手法よりも高速に学習を完了しつつ、インスタンス使用コストを削減することを目的とする。提案手法は、さまざまなインスタンスタイプでディープラーニングアプリケーションを実行し、得られたデータを用いて学習時間を推定する。学習時間の推定値、推定に要する時間、推定に要するコストの3つの指標を用いて、提案手法と既存手法を比較した。その結果、提案手法は既存手法と比較して,推定に要するコストを最大14%削減できることを示した。 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | This study proposes a novel method to estimate learning times for different Amazon EC2 GPU instances used in deep learning. The proposed method aims to reduce instance usage costs while completing training faster than existing methods. The proposed method employs running deep learning experiments on various instance types and using the obtained data to estimate learning times. We compared the proposed method to existing methods with three metrics: estimation time, time required for estimation, and cost. The results showed that the proposed method reduced the cost of estimation by up to 14% compared to existing methods. | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||
| 内容記述 | 原著論文 | |||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 同志社大学ハリス理化学研究報告 en : The Harris science review of Doshisha University 巻 64, 号 4, p. 181-190, 発行日 2024-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 出版者 | 同志社大学ハリス理化学研究所 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者（英） | ||||||||||||
| 出版者 | Harris Science Research Institute of Doshisha University | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 21895937 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12716107 | |||||||||||
| 権利者情報 | ||||||||||||
| 権利者識別子Scheme | AID | |||||||||||
| 権利者識別子URI | https://ci.nii.ac.jp/author/DA18202107 | |||||||||||
| 権利者識別子 | DA18202107 | |||||||||||
| 権利者名 | 同志社大学ハリス理化学研究所 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 権利者名 | Harris Science Research Institute of Doshisha University | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 日本十進分類法 | ||||||||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||||||||
| 主題 | 007.13 | |||||||||||
