2022 Fiscal Year Research-status Report
計算と電力供給を融合したプログラマブルアーキテクチャの創生
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22K19778
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
柴田 裕一郎 長崎大学, 情報データ科学部, 教授 (10336183)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石塚 洋一 長崎大学, 工学研究科, 教授 (50284708)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | プログラマブルアーキテクチャ / 電源回路 / 集積回路 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
演算と電力供給を融合させた新たな低消費電力プログラマブルデバイスを模索する上では、集積回路チップの試作が欠かせないため、設計環境の構築を行い、実際にテストチップの試作を実施した。設計時のアナログ回路シミュレーションと実チップの特性比較を行うための試験回路を設計し、東京大学大学院工学系研究科附属システムデザイン研究センターのサービスを通じて試作を行った。
演算と電力供給を適切に融合させるための知見は、既存のディジタル演算機構の要素ブロックごとの電力消費の内訳を実チップで測定することで得られると期待できるが、チップ内部のさまざまなポイントで電流を測定することは容易ではない。そこで、オンチップのディジタルLDOを用いて電流を推定する方式を考案し、その基礎設計を行った。
デバイスの低消費電力化には電力供給そのものの効率化も重要であり、そのためには高速で高機能なディジタル制御方式も有力である。一方で制御演算にも電力が必要であるため、そのトレードオフも考慮しなければならない。そこで、いくつかのディジタル制御方式をFPGA回路で実現し、それらの特性を評価した。
新しい低消費電力プログラマブルデバイスの主要な用途としては、エッジ向け機械学習アプリケーションが想定される。機械学習アプリケーションの特徴のひとつとして、必ずしも厳密な演算処理が必要ではない点があげられ、精度と性能と電力のバランスをとることで全体を高効率化できる。そこで、既存の組み込み向けデバイスであるGPUやFPGAにおいて、画像からの物体検出の推論処理を題材として、演算精度を変更したり近似処理を導入することよって、推論時間、推論精度、消費電力がどのように変化するかを評価し、そのモデル化を試みた。
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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
集積回路設計環境を構築し、集積回路試作サービスを利用して実際にチップ試作を行った。電源回路のディタル制御方式の演算回路の実装や、オンチップのディジタルLDOを用いてチップ内のブロックごとの消費電力を推定する手法を演算回路構成の検討も進んでいる。主要用途として想定される機械学習アプリケーションの演算精度と電力の関係性の分析などについても、学会への論文投稿を行うなど研究課題全体としておおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はディジタルLDOによる内部電流推定機構のプロトタイプチップの開発を行い、実チップの評価を通じてその効果と課題を抽出すること目指す。また、並行してデバイスアーキテクチャの設計空間探索や要素回路の試作に取り組む予定である。引き続き研究分担者と密に連携しながら推進していく予定である。
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