2016 Fiscal Year Research-status Report
次世代ストカスティックコンピューティング回路のための3つの要素技術とCAD技術
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16K00080
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
市原 英行 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (50326427)
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| Project Period (FY) |
2016-10-21 – 2019-03-31
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| Keywords | ストカスティックコンピューティング / ディペンダブルコンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
デジタル回路で確率的に演算を行うストカスティックコンピューティング（SC）用回路の設計に必要な3つの要素技術とSC回路の設計に必要なコンピュータ支援設計（SC-CAD）に関する研究を行う．(1) SCは確率的な演算であるため原理的にエラーに強いが，SC回路にはエラー耐性がない部分もある．そこでエラーに弱い部分のエラー耐性を高めたSC回路の耐故障設計技術を開発する．(2) SCに用いる確率の表現方法（ストカスティック数）を工夫することにより，短時間で高精度な演算が可能となる新しいSC演算技術を開発する．(3) SCでは乱数列を用いるが，その乱数発生源の規模が大きいことが1つの問題である．この問題を解決するた めに，実装が容易でかつ高精度演算を可能とする乱数発生法を確立する．(SC-CAD)これらの要素技術を組み込むことが可能なSC回路設計支援システム (SC-CAD) を構築する．
3つの要素技術に対して，当初の予定どおり以下の成果を得た．(1) 線形順序機械 (FSM) を用いたSC回路の耐故障化設計法の開発を行った．この線形FSMを用いたSC回路は，回路の状態を2進数を用いて保持しているが，この部分のエラー耐性が非常に低い．そこで，初年度は状態割当が耐故障性に与える影響について解析し，故障耐性を高めるための状態割当アルゴリズムを開発した．(2) SC回路を用いた反復法において，2進数への変換をできるだけ必要しない演算方法を検討した．具体的には，顔認識システムに利用される行列積を対象に，短時間で高精度な演算が可能な演算回路を設計した．(3) 乱数発生源を別途必要としない（つまり面積がかなりコンパクトな）SC回路構成を提案した．また，内部信号線を適切に選択するアルゴリズムも開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
３つの要素技術に対して，想定した成果をほぼ得ることができたため．また，この成果を以下のように国内外の研究会で報告することができたため．(1) 国際会議2件（1件は平成29年9月に発表予定），(2) 国内研究会1件，(3) 国内会議1件，国際会議1件（さらにもう1件，平成29年6月に投稿予定）
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| Strategy for Future Research Activity |
特に計画の変更は無い．当初の予定どおり，3つの要素技術(1), (2), (3)のさらなる開発，そして，新たにSC-CADの実現に向けたCAD技術を開発する．
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| Causes of Carryover |
計画していた出張が他の予算から支払いできたことによる旅費の未使用分と，アルバイトを雇用しての計算器実験を行わなかった（次年度に延期した）ことによる謝金の未使用分があるため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
旅費は9月の国際会議出張費として利用する．また，謝金は，今年度実施しなかった計算器実験を行うため，アルバイト雇用費として使用する．
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