Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-310412" >
StreamBrain :
-
Podobas, ArturKTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)
(författare)
StreamBrain : An HPC Framework for Brain-like Neural Networks on CPUs, GPUs and FPGAs
- Artikel/kapitelEngelska2021
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
2021-06-21
-
New York, NY, USA :Association for Computing Machinery (ACM),2021
-
printrdacarrier
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-310412
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-310412URI
-
https://doi.org/10.1145/3468044.3468052DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:kon swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
Part of proceedings ISBN: 978-1-4503-8549-7QC 20220331
-
The modern deep learning method based on backpropagation has surged in popularity and has been used in multiple domains and application areas. At the same time, there are other - less-known - machine learning algorithms with a mature and solid theoretical foundation whose performance remains unexplored. One such example is the brain-like Bayesian Confidence Propagation Neural Network (BCPNN). In this paper, we introduce StreamBrain - a framework that allows neural networks based on BCPNN to be practically deployed in High-Performance Computing systems. StreamBrain is a domain-specific language (DSL), similar in concept to existing machine learning (ML) frameworks, and supports backends for CPUs, GPUs, and even FPGAs. We empirically demonstrate that StreamBrain can train the well-known ML benchmark dataset MNIST within seconds, and we are the first to demonstrate BCPNN on STL-10 size networks. We also show how StreamBrain can be used to train with custom floating-point formats and illustrate the impact of using different bfloat variations on BCPNN using FPGAs.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Svedin, MartinKTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u15sd73k
(författare)
-
Chien, Wei DerKTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u1qkq46g
(författare)
-
Peng, Ivy B.Lawrence Livermore National Laboratory, CA, USA
(författare)
-
Ravichandran, Naresh BalajiKTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u1d489nh
(författare)
-
Herman, Pawel,1979-KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u19pqm1e
(författare)
-
Lansner, Anders,Professor,1949-KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST),Stockholm University, Stockholm, Sweden(Swepub:kth)u12s8cr8
(författare)
-
Markidis, StefanoKTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)(Swepub:kth)u1y5heyt
(författare)
-
KTHBeräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:ACM International Conference Proceeding SeriesNew York, NY, USA : Association for Computing Machinery (ACM)
Internetlänk
- Av författaren/redakt...
-
Podobas, Artur
-
Svedin, Martin
-
Chien, Wei Der
-
Peng, Ivy B.
-
Ravichandran, Na ...
-
Herman, Pawel, 1 ...
-
visa fler...
-
Lansner, Anders, ...
-
Markidis, Stefan ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Data och informa ...
-
och Datavetenskap
- Artiklar i publikationen
- ACM Internationa ...
- Av lärosätet
-
Kungliga Tekniska Högskolan