| Project/Area Number |
20K11728
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
Kazuteru NAMBA 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60359594)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
イン ユウ 群馬大学, 大学院理工学府, 教授 (10520124)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | メモリシステム / 誤差許容計算 / ニューラルネット / 低電力化 / 高信頼化 / 相変化メモリ / 計算機システム |
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| Outline of Research at the Start |
新しいメモリシステムである PCM (相変化メモリとも呼ばれる) について，その平均書き込み時間削減を目的とする．PCM の書き込み時間削減は申請者らが切り開きつつある計算機システムにおける新しい分野の1種であり学術的興味も高い．本申請課題では特に誤差許容計算実行時の書き込み時間削減について考える．誤差許容計算 は人工知能への使用など要求が高まっている技術であり，その工業的産業的重要性は高い．
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| Outline of Final Research Achievements |
This work has not achieved a write time reduction, which was the main objective. However, we have presented several related techniques, such as power consumption reduction on memory systems for an approximate computing system.
For example, we have presented a power consumption reduction for a neural network system, a typical example of an approximate computing system. The proposed system uses two different power supply voltages. The proposed method achieves a power consumption reduction of 35%, avoiding a significant reduction in the recognition rate.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究においては主目的であった書き込み時間削減については結果を出せていない。しかし，副産物と言える消費電力削減手法などはいずれも実用性の高いものであり，本研究成果の工業的産業的重要性は十分に高いものであったと言える。また，目的であったメモリシステム書き込み時間についてもいくつかの知見が得られており，研究当初に考えていた問いにもいくらかは答えられた，学術的にも意義がある研究であったと考えている。
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