2021 Fiscal Year Research-status Report
ニアスレッショルド回路の演算効率を最大化する近似コンピューティング基盤の創出
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20K19768
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
塩見 準 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (40809795)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 計算機システム / 省エネルギー / 低消費電力化 / ニアスレッショルドコンピューティング / 近似コンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
定格値の半分以下の電源電圧で集積回路を稼働させるニアスレッショルドコンピューティングと、多少の計算誤りを許容する近似コンピューティングを融合させた高効率コンピューティング基盤を明らかにする。本年度は、(1) 回路が動作故障をおこしながらも一定の演算精度を保つ回路設計技術、および (2) 回路の性能補償技術、の2点を研究した。
(1) ニアスレッショルド領域において回路の部分的な動作故障が発生する中で、予め適切な学習をすることで、動作故障による計算誤りを吸収して推論精度を維持できる脳型コンピュータアーキテクチャを検討した。次年度に要素回路の試作チップの実測結果を交えながら国際会議に投稿する予定である。ニアスレッショルド領域において、脳型コンピュータの要素回路（オンチップメモリ）の動作故障率を実測するためのテスト回路を65-nmプロセステクノロジで試作した。
(2) 集積回路に与えられた要求動作速度を満たしつつ、消費エネルギーを最小化する電源電圧とバックゲート電圧の高効率最適化技術を開発した。幅広い動作性能領域、特にニアスレッショルド領域で最適な電源電圧とバックゲート電圧を解析的に導出する手法を明らかにしたが、その導出に必要な計算負荷が重い課題があった。最適な電源電圧やバックゲート電圧に近似の余地がある（多少ずれていても消費エネルギーのロスは小さい）点に注目し、最適電圧の導出に大胆な近似を適用することで、その計算負荷をソフトウェア実装時に約75分の1の遅延に、ハードウェア実装時に約4分の1の面積に削減する一方、消費エネルギーのロスを1%未満に抑える手法を提案した。最適な電圧を設定するために必要な回路の稼働状況モニタ回路を65-nmプロセステクノロジで試作した。電圧最適化技術に関し、1件の国際会議発表、1件の国内会議発表、1件の論文誌発表、1件の論文誌投稿を行った。
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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
「研究実績の概要」の(1)で示した研究が概ね順調に進んでおり、ニアスレッショルド回路と近似コンピューティング回路の融合システムの実現可能性が高まった。また、性能補償技術に関して(2)で示したように電圧最適化技術に大きな進展があった。以上より概ね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
「研究実績の概要」の(1)の検討を引き続き進め、論文投稿する。(1)および(2)に関して、試作チップの測定も並行して行い、実チップ測定を通した提案システムの裏付けも行い、論文投稿を目指す。
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| Causes of Carryover |
65-nmチップ試作が年度をまたぐ形での試作となったため次年度使用額が生じた。また「研究実績の概要」の(1)に示した研究成果発表が次年度にずれる見込みになったため、次年度使用額が生じた。
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