2022 Fiscal Year Annual Research Report
エネルギー極小点動作PIM型ニューラルネットワークアクセラレータの研究開発
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22H03556
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
菅原 聡 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (40282842)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | AIアクセラレータ / CMOS / SRAM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題ではULVR-SRAMを用い用いて構成されたprocessing-in-memory (PIM)型NNアクセラレータの研究開発を行う．このULVR-SRAMには，エネルギー極小点(EMP)動作による高エネルギー効率動作，超低電圧リテンションを用いたパワーゲーティング(PG)による待機時電力削減モード，といったNNアクセラレータの高性能化に有効な機能を実装する．特にEMP動作によるエネルギー効率(TOPS/W)と積和演算の並列化による演算能力(TOPS)の大幅な向上を実現する．アクセラレータ・マクロの構成には本代表者らが提案しているPIMアーキテクチャを用いる．
本年度はEMP動作可能なULVR-SRAMを用いたPIM型NNアクセラレータ・マクロの開発を行った．このマクロのEMP動作から65TOPS/Wの高いエネルギー効率を実現できることを明らかにした．
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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
本年度はこれまでに開発してきたEMP動作可能なULVR-SRAMを用いたPIM型NNアクセラレータ・マクロの開発を行った．開発したマクロのEMP動作(0.4V)の解析から65TOPS/Wの高いエネルギー効率を実現できることを明らかにした．このEMP動作では動作時電力を99%削減できることを示した．また，0.2Vの超低電圧リテンションを用いたPGによって1.2Vの動作時からでも待機時電力を90%程度削減できることを明らかにした．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究代表者の提案したエネルギー最小点(EMP)動作とパワーゲーティング(PG)可能なULVR-SRAMを用いて，マルチポートセルを用いることなく積和(MAC)演算の並列化が可能なPIM型のニューラルネットワークアクセラレータマクロ技術の開発を進める．
今後は本年度開発したアクセラレータ・マクロをベースとしてMAC演算ユニットを並列化したPIM型NNマクロを実現する．この並列化では本研究者が提案したマルチポートセルを用いることなくMAC演算を並列化できるPIMアレイの構成法を用いる．開発したマクロを用いて本研究課題の方法がアクセラレータの高演算性能化および高エネルギー効率化に有効であることを明らかにする．
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