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Multi-Paradigm High-Level Synthesis Framework with Productive Performance Optimization Capability

Research Project

Project/Area Number 19H04075
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 60040:Computer system-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

Takamaeda Shinya  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60738897)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥16,380,000 (Direct Cost: ¥12,600,000、Indirect Cost: ¥3,780,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Keywordsハードウェア設計技術 / FPGA / Python / 高位合成 / コンパイラ / リコンフィギャラブルシステム / 性能チューニング / ストリーム計算 / データ転送
Outline of Research at the Start

高い電力性能を達成する計算機の実現方法のひとつとしてFPGAが活用されている。Cなどによる高位合成ツールは、HDLと比較して短期間での回路実装を可能にするが、性能と回路効率を最大化するチューニングは依然として容易ではない。特に、並列動作する演算器群に継続的にデータを供給するメモリシステムの設計が高性能化には重要となるが、複雑なメモリアクセスパターンを持つアプリケーションに対する最適化は難しい。本研究では、申請者が開発を進めている、演算データフローと制御を分離して記述するマルチパラダイム型設計方式を発展させ、性能最適化が容易なハードウェア高位設計方式および高位合成フレームワークを創出する。

Outline of Final Research Achievements

For the efficiency of domain-specific computations, we have conducted research on a high-level hardware design framework with high performance optimization capability. Based on the Veriloggen, a multi-paradigm hardware design framework developed by the Principal Investigator, which describes arithmetic dataflow and control-flow separately, we developed a novel hardware programming model for easy performance optimization under memory capacity and bandwidth constraints, and developed corresponding efficient arithmetic circuit and memory system synthesis techniques. Using the extended Veriloggen, we also extended the functionality of NNgen, a neural network specific hardware compiler, and demonstrated the effectiveness of the developed techniques in real applications.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

アプリケーションやドメインに特化したハードウェア構成を用いることで高い計算性能と電力効率を達成する、ドメイン特化アーキテクチャ (Domain Specific Architecture) が、機械学習分野を筆頭に注目されており、多くの実用例が報告されている。高い計算効率を達成するドメイン特化ハードウェアを簡単に実現するためのハードウェア設計技術が求められている。本研究で開発を進めたVeriloggenは、オープンソースで提供されるハードウェア設計ソフトウェアであり、半導体開発の民主化技術として、利活用されている。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • Research Products

    (40 results)

All 2023 2022 2021 2020 2019 Other

All Journal Article (8 results) (of which Peer Reviewed: 8 results,  Open Access: 1 results) Presentation (25 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Invited: 5 results) Remarks (7 results)

  • [Journal Article] FADEC: FPGA-based Acceleration of Video Depth Estimation by HW/SW Co-design2022

    • Author(s)
      Nobuho Hashimoto and Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      International Conference on Field Programmable Technology (FPT 2022)

      Volume: - Pages: 1-9

    • DOI

      10.1109/icfpt56656.2022.9974565

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  • [Journal Article] Multi-Input Adaptive Activation Function for Binary Neural Networks2022

    • Author(s)
      Peiqi Zhang and Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      10th International Workshop on Computer Systems and Architectures (CSA 2022)

      Volume: N/A Pages: 90-96

    • DOI

      10.1109/candarw57323.2022.00062

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  • [Journal Article] Accelerating Decision Tree Ensemble with Guided Branch Approximation2022

    • Author(s)
      Keisuke Kamahori and Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      International Symposium on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies 2022 (HEART 2022)

      Volume: N/A Pages: 24-32

    • DOI

      10.1145/3535044.3535048

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  • [Journal Article] Accelerating Decision Tree Ensemble with Guided Branch Approximation2022

    • Author(s)
      Keisuke Kamahori, Shinya Takamaeda-Yamazaki
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      2022 International Symposium on Highly-Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies (HEART 2022)

      Volume: -

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    • Author(s)
      Nobuho Hashimoto, Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      2021 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL 2021)

      Volume: - Pages: 167-173

    • DOI

      10.1109/fpl53798.2021.00035

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    • Author(s)
      Yoshiki Fujiwara, Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      2021 IEEE 32nd International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP 2021)

      Volume: - Pages: 226-233

    • DOI

      10.1109/asap52443.2021.00041

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      Yuki Hirayama, Tetsuya Asai, Masato Motomura, and Shinya Takamaeda-Yamazaki
    • Journal Title

      International Journal of Networking and Computing

      Volume: Vol.10, No.2

    • NAID

      130007878703

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      本村 真人, 高前田 伸也, 植吉 晃大, 安藤 洸太, 廣瀨 一俊
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      電子情報通信学会論文誌C

      Volume: Vol.J103-C, No.5 Pages: 288-297

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      小池 亮, 高前田 伸也
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      Keisuke Kamahori, Shinya Takamaeda-Yamazaki
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      釜堀 恵輔, 高前田 伸也
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      Shinya Takamaeda-Yamazaki, Shinya Fujisawa, Shuichi Fujisaki
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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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