富士通研究所は、ディープラーニング(深層学習)の学習処理におけるニューラルネットワークの大規模化に対応するため、GPUの内部メモリー利用を効率化する技術を開発した。GPU1台あたり、最大で約2倍の規模のニューラルネットワークが学習可能になるという。

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