可変構造アーキテクチャによるニューラルネットワーク実現法の研究

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09680338
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 北道 淳司 大阪大学, 情報処理教育センター, 講師 (20234271)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 東野 輝夫 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 教授 (80173144) ; 舩曳 信生 大阪大学, 大学院・基礎工学研究科, 助教授 (70263225)
• Keywords: 可変構造アーキテクチャ / FPGA / CAD / ニューラルネットワーク / 配置・配線 / 回路分割 / 動的再構成可能FPGA

Research Abstract

今年度における研究は,研究計画に従い,以下を行った.
(1)合成アルゴリズムの設計
前年度において提案した動的再構成可能FPGAアーキテクチャに対するCADアルゴリズムを設計し、それを実現した。CADアルゴリズムは、回路分割、配置、配線の各工程からなる。昨年度試作した回路分割アルゴリズムに対し、改良手法を提案し、約100分の1の計算時間でアーキテクチャの使用率を約20%改善するアルゴリズムを実装した。配置、配線アルゴリズムについては、それぞれの問題に対して、組み合わせ最適化問題に対するヒューリスティック解法を組み合わせた多段階アルゴリズムを提案し、それを実現し、従来知られている手法に比べ短時間で解を求めることが出来ることが解った。
(2)提案アーキテクチャおよび専用合成CADシステムの評価
本研究においては、動的にシステム構成を変化させるマルチコンテキスト型動的再構成可能FPGAを提案し、その上でニューラルネットワークアルゴリズムをシステムリソースを効率よく使用し、各ニューロンにおいて必要となる並列計算が実行可能であることを確認した。これは、ニューラルネットワークアルゴリズムをニューラルネットワークアルゴリズムにおける各ニューロンの値より次状態の値を並列に計算するフェーズ、次状態の値を各ニューロンに分配するフェーズに効率よく時間的に分割が行え、FPGAにマッピングが可能であったからである。
本研究で提案したアーキテクチャおよびニューラルネットワークアルゴリズムの実装による本手法の評価によって、可変構造アーキテクチャが、より小さなシステムリソースを情況に応じて構成を変化させ効率的にシステムを動作させることが可能であることを示すことが出来た。しかし、本アーキテクチャに適した応用分野の拡大、あるいはより一般のアルゴリズムに対して効率よく合成するためには、各工程のCADアルゴリズムを改善する必要があり、それらは今後の課題である。

Research Products

• [Publications] Nobuo Funabiki,Makiko Yoda,Junji Kitamichi,Seishi Nishikawa: "A Gradnal Newral Network Approach for FPGA Segmented Channel Routing Problems"IEEE Transactions on Systems,Men,and Cybernetics-PART B. Vol.29,No.4. 481-489 (1999)
• [Publications] Yoichi Takenaka and Nobuo Funabiki: "A non-feedback neuron filter algorithm for separateal board-level routing problem in FPGA-based logic emulation systems"IEEE International Joint Conference on Neural Networks. (1999)