2018 Fiscal Year Annual Research Report
脳型コンピューティング向けダーク・シリコンロジックLSIの基盤技術開発
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16H06300
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
羽生 貴弘 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (40192702)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
夏井 雅典 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10402661)
米田 友洋 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (30182851)
今井 雅 弘前大学, 理工学研究科, 教授 (70323665)
池田 正二 東北大学, 国際集積エレクトロニクス研究開発センター, 教授 (90281865)
鬼沢 直哉 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (90551557)
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| Project Period (FY) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| Keywords | 計算機システム / 非同期式回路 / 不揮発ロジック |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までに提案を行ったCMOS/MTJダーク・シリコン非同期基本論理ゲートに関して，算術演算回路などの大規模回路における評価に加えて，不揮発デバイスであるMTJ素子への書込み信頼性を向上させる手法の考案，及び従来の同期式回路との比較を行った．エナジーハーベスティング等の不安定な電源環境において，従来の同期式回路では電源復帰後に，電源遮断前までに行っていた演算処理を再開するにあたって，クロック信号を生成するPLL(Phase Locked Loop)のキャリブレーション処理に伴う遅延オーバーヘッド存在した．これに対して提案のCMOS/MTJ非同期式回路ではPLLが不要なため，電源復帰時から瞬時の演算再開処理を可能となった．さらにMTJへの高信頼書込み回路を考案することにより，電源復帰時にMTJから読み出すバックアップデータのエラー率の大幅な低減にも成功した．この研究成果は，学術論文誌Microelectronics Journalに採録となった．
また，提案のCMOS/MTJベースの不揮発性回路の有効性を，脳型情報処理をターゲットとしたシステムレベルで評価を行うために，共同研究者であるフランスCNRSのJ.-P. Diguet主任研究員のグループと共同で，システムレベルでの評価プラットフォームの構築に取り組んだ．MTJに基づく不揮発メモリを活用した大規模システム評価を高速に行うために，SystemCによるシミュレータを開発し，ニューラルネットワークベースのデータベース検索アプリケーションにおける性能評価を行った．その結果，従来のSRAMを利用した揮発性回路と比較して約50％の電力削減に成功し，その研究成果は学術論文誌IEEE TVLSI誌に採録となった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
概要で述べた通り，提案のCMOS/MTJ回路のシミュレーションレベルでの評価，及び脳型情報処理向け大規模システムへの適用・評価については，当初の予定通り進捗している．
一方，本年度実施予定であったCMOS/MTJ回路のチップ測定は，昨年度に実施したCMOS/MTJ回路のチップ試作が11ヶ月繰り越し後の2019年2月に完了したことから，大幅な遅延が発生した．具体的にはCMOS/MTJ回路のチップ測定，及び脳型情報処理システムへの適用を見据えた回路パラメータの抽出を，当初の予定を6ヶ月繰り越した2019年9月に完了した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2017年度に試作完了予定であったCMOS/MTJロジック回路だが，地震などの自然災害を含めた様々なトラブルにより，2018度末に11ヶ月遅れでチップ試作が完了した.そのため，チップ測定結果から得られた知見を元に，本来の計画であれば2019年度実施予定であったCMOS等価回路のLSIチップの試作予定の見直しを行う.
その一方で研究員を追加で雇用し，研究員の補助の下で試作した不揮発ロジックLSIチップの問題点洗出しと，その解決策を加速させることとする.
加えて，応用展開を検討する上で重要なポイントが非同期式制御するロジック回路ブロックの粒度(基本ゲートの規模)である点に着目した. この観点より，不揮発ロジック回路に基づく脳型情報処理であるAIハードウェアのシステム実現へ向け取り組む.既に，システム実現へ向けた基本構造に関する下調べは済ませており，来年度より，その本格的なシステム構成に取り組むと共に，著名国際会議を念頭とした学会発表を積極的に進める予定で ある.
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