SLIDE：大規模深層学習におけるハードウェアアクセラレーションに対するスマートアルゴリズム（Beidi Chen） - #356

この記事は、Beidi Chen氏のSLIDEに関する研究について論じています。SLIDEは、GPUベースのシステムに代わるCPUベースの代替手段を提供する深層学習へのアルゴリズム的アプローチです。その核心的なアイデアは、極端な分類を検索問題として再構成し、局所性敏感型ハッシュを使用することです。NeurIPS 2019で発表されたチームの発見は大きな注目を集めており、大規模深層学習へのアプローチ方法に変化をもたらす可能性があります。ハードウェアアクセラレーションよりもアルゴリズムの革新に焦点を当てている点が重要なポイントです。

• •SLIDEは、GPUベースの深層学習に対するCPUベースのアルゴリズム的代替手段です。
• •このアプローチは、極端な分類を検索問題として再構成します。
• •局所性敏感型ハッシュは、SLIDEで使用される主要な技術です。