高信頼化に向けたメムキャパシタ脳型コンピュータ設計基盤
Project/Area Number |
22K11954
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
|
Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
Principal Investigator |
新谷 道広 京都工芸繊維大学, 電気電子工学系, 准教授 (80748913)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 康彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00314170)
木村 睦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
|
Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
|
Keywords | ニューラルネットワーク / メムキャパシタ / 専用ハードウェア / 高信頼化 / 高集積化 |
Outline of Research at the Start |
メムキャパシタを用いて実現するヒトの脳を模した脳型コンピュータはこれまでの計算基盤を刷新する最重要技術の1つとして期待を集めているが、製造不安定による信頼性課題により大規模化に重大な課題を抱えており、従来計算規模を超える目処は立っていない。本研究は、メムキャパシタ脳型コンピュータの高集積化に不可欠なシミュレーションによる材料が持つ物性の理解とそれを利用した高信頼化設計の技術基盤を形成するものである。脳型コンピュータの回路構成を模擬したシミュレーション環境を構築し、メムキャパシタSPICEモデル開発による故障等の非理想特性の解明と、シミュレーション結果を取り込んだ高信頼設計環境を確立する。
|
Outline of Annual Research Achievements |
本研究であ、メムキャパシタSPICEシミュレーションモデルを開発するとともに、そのシミュレーション結果を取り込んだ高信頼化設計環境を構築する。
今年度は、1) メムキャパシタのSPICEモデリング技術開発、2) 超次元コンピューティングによる推論アーキテクチャ開発に取り組んだ。1) について、ガウス過程を用いた機械学習ベースのSPICEモデリング技術を開発した。ガウス過程は、測定データのみに基づいたノンパラメトリックな手法であり、測定データさえ入手可能であれば、Verilog-Aに変換できる環境を構築した。まずはメモリスタに対して適用し、他で提案されたLSTMを用いた手法よりも、高速かつ高精度にモデル化できることを示した。現在、メムキャパシタについてモデル化を行っている。2)について、メムキャパシタを搭載する脳型アーキテクチャとして超次元コンピューティングを検討している。メムデバイスでの実装を踏まえ、信頼性の課題となる箇所を検討した。
さらには、本研究で得た機械学習の学習アルゴリズムに関する知見を活かして、集積回路の早期歩留まり予測手法の開発や、テストコスト削減手法を提案し、研究成果を挙げている。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
モデリング環境を構築できたことで、実測データさせあれば任意のメムデバイス素子をモデル化できる。
|
Strategy for Future Research Activity |
次年度は超次元コンピューティング回路へ実装した場合について、さらに検討を深める。
|
Report
(1 results)
Research Products
(6 results)