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公開番号2025027887
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-28
出願番号2023133111
出願日2023-08-17
発明の名称情報処理プログラム、情報処理システム、および情報処理方法
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 9/50 20060101AFI20250220BHJP(計算;計数)
要約【課題】アクセラレータへの非線形関数の実装方法は複数種類存在し、要求される計算精度に応じて回路量や消費電力が変化する。そのため、要求される計算精度を満たしつつ、回路量や消費電力をより最小化するような非線形関数の実装方法を選択することが要求される。
【解決手段】情報処理プログラムは、アクセラレータへの非線形関数の実装に要求される、マッピング対象の第1の非線形関数、計算精度、および実装制約を取得し、所定のマッピング方法を用いて、計算精度を満たすように、第1の非線形関数を、アクセラレータにマッピングし、アクセラレータへのマッピング結果が、実装制約を満たすか否かを判定し、実装制約を満たさない場合、所定のマッピング方法とは別のマッピング方法を用いて、マッピングする処理、および判定する処理を繰り返す処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
アクセラレータへの非線形関数の実装に要求される、マッピング対象の第１の非線形関数、計算精度、および実装制約を取得し、
所定のマッピング方法を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングし、
前記アクセラレータへのマッピング結果が、前記実装制約を満たすか否かを判定し、
前記実装制約を満たさない場合、前記所定のマッピング方法とは別のマッピング方法を用いて、前記マッピングする処理、および前記判定する処理を繰り返す
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記マッピングする処理は、
区分多項式、Newton法、Taylor展開、およびBurmann法のいずれかのマッピング方法を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングする
処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記マッピングする処理は、
前記実装制約を満たさない場合の繰り返し処理では、まだ用いていない前記マッピング方法を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングする
処理を含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記マッピングする処理は、
前記マッピング方法を予め定められた順番に用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングする
処理を含むことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記マッピングする処理は、
前記マッピング方法の各々を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングする
処理を含み、
前記計算精度および前記実装制約に基づいて、最適な前記マッピング方法を１つ選択する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
前記判定する処理は、
前記マッピング結果が、前記実装制約である回路量または消費電力を満たすか否かを判定する
処理を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。
【請求項７】
アクセラレータへの非線形関数の実装に要求される、マッピング対象の第１の非線形関数、計算精度、および実装制約を取得し、
所定のマッピング方法を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングし、
前記アクセラレータへのマッピング結果が、前記実装制約を満たすか否かを判定し、
前記実装制約を満たさない場合、前記所定のマッピング方法とは別のマッピング方法を用いて、前記マッピングする処理、および前記判定する処理を繰り返す
処理を実行する情報処理装置を備えた情報処理システム。
【請求項８】
アクセラレータへの非線形関数の実装に要求される、マッピング対象の第１の非線形関数、計算精度、および実装制約を取得し、
所定のマッピング方法を用いて、前記計算精度を満たすように、前記第１の非線形関数を、前記アクセラレータにマッピングし、
前記アクセラレータへのマッピング結果が、前記実装制約を満たすか否かを判定し、
前記実装制約を満たさない場合、前記所定のマッピング方法とは別のマッピング方法を用いて、前記マッピングする処理、および前記判定する処理を繰り返す
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、アクセラレータへの非線形関数の実装技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
ＨＰＣ（High Performance Computing）アプリケーション、ＭＬ（Machine Learning）アプリケーションでは、非線形関数（exp(x)や1/√xなど）の浮動小数点計算が要求される。非線形関数の計算結果に要求される計算精度はアプリケーションごとに異なるが、要求される計算精度に応じて非線形関数をハードウェアアクセラレータに実装することで、回路量や消費電力の最小化を実現できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２０１８／０６６０７３号
国際公開第２０２１／１００１２２号
米国特許第８５０４９５４号明細書
米国特許出願公開第２０１９／０１４７１２２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、アクセラレータへの非線形関数の実装方法は複数種類存在し、要求される計算精度に応じて回路量や消費電力が変化する。そのため、要求される計算精度を満たしつつ、回路量や消費電力をより最小化するような非線形関数の実装方法を選択することが要求される。
【０００５】
１つの側面では、アクセラレータへの非線形関数の実装方法をより最適に選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様において、情報処理プログラムは、アクセラレータへの非線形関数の実装に要求される、マッピング対象の第１の非線形関数、計算精度、および実装制約を取得し、所定のマッピング方法を用いて、計算精度を満たすように、第１の非線形関数を、アクセラレータにマッピングし、アクセラレータへのマッピング結果が、実装制約を満たすか否かを判定し、実装制約を満たさない場合、所定のマッピング方法とは別のマッピング方法を用いて、マッピングする処理、および判定する処理を繰り返す処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
１つの側面では、アクセラレータへの非線形関数の実装方法をより最適に選択できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図１は、本実施形態にかかる情報処理装置１０の構成例を示す図である。
図２は、本実施形態にかかる非線形関数の実装処理の構成図の一例を示す図である。
図３は、本実施形態にかかるマッピング対象演算の例を示す図である。
図４は、本実施形態にかかる区分多項式を用いた非線形関数の実装の一例を示す図である。
図５は、本実施形態にかかるNewton法を用いた非線形関数の実装の一例を示す図である。
図６は、本実施形態にかかるTaylor展開を用いた非線形関数の実装の一例を示す図である。
図７は、本実施形態にかかるBurmann法を用いた非線形関数の実装の一例を示す図である。
図８は、本実施形態にかかる回路量および消費電力の一例を示す図である。
図９は、本実施形態にかかる非線形関数の実装処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図１０は、本実施形態にかかる非線形関数の実装処理の流れの別例を示すフローチャートである。
図１１は、本実施形態にかかる情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本実施形態にかかる情報処理プログラム、情報処理システム、および情報処理方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本実施形態が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【００１０】
［情報処理装置１０の機能構成］
まず、本実施形態の実行主体である情報処理装置１０の機能構成を説明する。図１は、本実施形態にかかる情報処理装置１０の構成例を示す図である。図１に示す情報処理装置１０は、例えば、情報処理システムに含まれる、サーバコンピュータ、またはデスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣなどの情報処理装置である。なお、図１では、情報処理装置１０を１台のコンピュータとして示しているが、複数台のコンピュータで構成される分散型コンピューティングシステムであってもよい。また、情報処理装置１０は、クラウドコンピューティングサービスを提供するサービス提供者によって管理されるクラウドコンピュータ装置であってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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