Realization of energy efficient edge AI devices using asynchronous circuits

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K11812
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: The University of Aizu
• Principal Investigator: SAITO HIROSHI 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (50361671)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 非同期式回路 / FPGA / 畳み込みニューラルネットワーク

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research was to realize an energy efficient edge AI device using asynchronous circuits. The edge AI device consists of a processor, an accelerator, and an interface circuit connecting them. First, we designed an open-source RISC-V processor and an asynchronous binarized neural network (BNN) circuit. Next, we designed an interface circuit to connect the synchronous RISC-V processor and the asynchronous BNN circuit. Finally, an edge AI device combining all of these circuits was implemented on an FPGA and evaluated. We were able to reduce the energy consumption by about 34% compared to the case where all the circuits were synchronous circuits.

Free Research Field

計算機工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の学術的意義は、非同期式回路による省エネルギーなエッジAIデバイスの実現にある。クロック信号を用いて回路全体を制御する同期式回路は、高周波なクロック信号を広範囲に分配しようとすると、クロック信号の消費電力が非常に高くなる。この問題を解決するために、非同期式回路を利用した。一方、AI以外の処理はプロセッサで実行し、AI処理の部分を高速化のためにアクセラレータで実行するというのは、エッジデバイスでも一般的な構成である。そのため、同期式プロセッサ、非同期式アクセラレータ、及びそれらを接続するインターフェース回路を実現した上で消費エネルギーの優位性を確認した。