2019 Fiscal Year Research-status Report
Hi-Level Synthesis for Stochastic Computing Circuit
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19K11882
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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) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | Stochastic Computing / Approximate Computing / 計算機システム / Dependable Computing / LSI CAD |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，ストカスティックコンピューティングを実現した論理回路（SC回路）のための高位合成手法を提案し，SC回路の計算機支援設計環境を構築することを目的としている．初年度にあたる今年度は，最適SC回路アーキテクチャ探索手法の提案に必要なアーキテクチャの調査と整理（P1），そして，高速回路シミュレーション手法の開発（P3)を行った．
P1では，これまでに提案されているSC回路のアークテクチャをアプリケーション毎に整理し，さらに近年提案されている新しいアーキテクチャの調査も行った．特にニューラルネットワークを実現するためのアーキテクチャの調査に力を入れ，これまでに提案されているSC回路によるニューラルネットワークのためのアーキテクチャを対象に，文献調査と回路シミュレーションを用いて演算精度を調べた．また，1つの派生テーマとして，新しいニューラルネットワークのためのSC回路アーキテクチャも新たに考案した．この成果は最適SC回路アーキテクチャの探索アルゴリズムの提案に役立つものであり，成果の一部は国内のFTC研究会で報告した．
P3では，ニューラルネットワークを実装したSC回路を対象に，マルチプロセッサを用いたシミュレーション環境の構築を行った．構築したシミュレーション環境は，まだプロトタイプの段階であるものの，従来のVerilogシミュレータを用いたシミュレーションと比較して50倍程度の高速化が期待できることが計算機実験からわかった．今後，このシミュレーション環境をニューラルネットワーク以外のアプリケーションにも拡張する予定である．またさらに，ハードウェアをそのままエミュレートできるFPGAを用いた高速化も行う予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
最適SC回路アーキテクチャ探索手法の提案（P1）においては，アルゴリズムの完成に至っていないため，やや遅れていると判断した．これは，今年度着目したニューラルネットワークのアーキテクチャの調査において，新たなアーキテクチャの提案という新しい派生テーマが生じ，そちらに研究時間を割いたためである．
また，高速回路シミュレーション手法の開発（P3)においては，GPUの使用をするには至らなたかったが，これは今年度行ったマルチプロセッサによる高速化で，十分な高速化が見込めることがわかったため，計画変更を行った結果である．
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| Strategy for Future Research Activity |
最適SC回路アーキテクチャ探索手法の提案（P1）においては，年度前半でアルゴリズムの完成を目指す．また，当初の予定どおり，最適パラーメータ探索手法の提案（P2）についても研究を始め，パラメータ探索アルゴリズムを提案する．次年度に予定していた2つのアルゴリズムの融合は時間的な余裕があれば行い，ない場合は次々年度とする．
高速回路シミュレーション手法の開発（P3)は，予定どおりFPGAを用いた高速化手法を提案する．
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| Causes of Carryover |
以下の2つの理由による．1）研究計画の変更により購入予定だったGPUユニットの購入を取りやめたため．2）このGPUユニットの使用を前提としていた学生による実験補助に必要な謝金の支出がなくなったため．
使用計画は以下の通り．1）GPUユニット分に相当する物品費は次年度に購入を予定しているPCのスペックアップに用いる．2）学生による実験補助のための謝金は，次年度，次々年度に予定している計算機実験の増員のために用いる．
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