巨大な深層学習ネットワークを学習するのにGPUメモリが足りないという
問題がある一方、GPUはHDDやDRAMに比べて高価であり拡張が困難です。
その他のHWを利用することで単一GPUのみでの巨大なネットワークの
学習を実現。
【技術詳細】
■CUDA Unified Memoryを利用したデータのHDDへの転送
・ユーザーが転送を意識することなくGPUメモリのデータを
Hostメモリへ転送可能
・Nvidia Driverを拡張することで、Hostメモリが不足した際に
HDDへデータを転送する技術を実装
■計算グラフの解析
・必要なデータのみをGPUに残し、他はHostメモリ、ストレージに移行、
計算が必要になりそうなタイミングでGPUに転送する技術の開発
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