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2023 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

Research Project

Project/Area Number 22H03556
Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionTokyo Institute of Technology

Principal Investigator

菅原 聡  東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (40282842)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
KeywordsAIアクセラレータ / CMOS / processing-in-memory / SRAM
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)駆動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VEMP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から演算能力(TOPS)の大幅な向上を実現する.並列化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8並列の積和演算(MAC)ユニットを有する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EMP動作から100TOPS/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.

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ULVR-SRAMを用いたPIM型NNアクセラレータ・マクロ(Shiotsu and Sugahara, IEEE JxCDC 2022)をベースに,そのMAC演算ユニットの並列化を行った. 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アレイの構成法を提案し,8並列のMAC演算ユニットを有するPIM型NNアクセラレータ・マクロの開発を進めた.
開発したマクロのEMP動作(0.4V)の解析から100TOPS/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.また,0.2Vの超低電圧リテンションを用いたPGによって0.4VのEMP動作時からでも待機時電力を70%以上削減できることを明らかにした.

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processing-in-memory (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.
本技術をより推論精度の高いアクセラレータに応用するため,INT4等での演算可能なマクロ技術の開発を開始する.また,より効率的な並列化アレイの構成方法の開発も行う.以上の結果を総合してULVR-SRAMを用いたPIM型NNAマクロを実現するための基盤技術を準備・確立する.

  • Research Products

    (2 results)

All 2023

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] 並列化MACユニットを有するULVR-SRAMを用いたBNNアクセラレータマクロ2023

    • Author(s)
      塩津勇作,菅原聡
    • Organizer
      応用物理学会春季学術講演会
  • [Presentation] 新型超低電圧リテンションSRAM (ULVR-SRAM)マクロの設計と性能解析2023

    • Author(s)
      伊藤克俊,塩津勇作,菅原聡
    • Organizer
      応用物理学会秋季学術講演会

URL: 

Published: 2024-12-25  

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