2016 Fiscal Year Annual Research Report
A Research on High-Speed Embedded DSP based on PSO
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26280017
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
馬場 孝明 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30367172)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 計算機システム / 粒子群最適化 / 群知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高速PSOアーキテクチャの応用展開フェーズとして、3年目は研究計画全体内の研究項目(５)～(６)を実施する。
研究項目(５)～(６)では前年度で開発した高速PSOアーキテクチャをディープラーニングと太陽光発電の予測などのシステムで実装評価を実施した。その際に、PSO アーキテクチャの根幹を成す目的関数処理エンジンの汎用性と処理速度を共に向上させることを目標にした。具体的には、90nmプロセスのFPGAボード上に実装した高速PSOアーキテクチャを太陽光発電の予測に応用展開した。その結果、PSOアーキテクチャの処理速度は前年度と比較すると更に1.5倍性能向上となった。
本研究計画で開発したPSOハードウェアエンジンの特徴は、粒子の収束状況に応じて複種のPSOアルゴリズムを適切に切替える「アダプティブ粒子情報更新モジュール」、パイプライン化に加えサブプロセッサを導入した「パイプライン式目的関数処理エンジン」、クロック信号に同期せず、任意のタイミングでデータを送信することで処理の並列化を図る「非同期制御ユニット」などを導入した点である。要約すれば演算処理速度として、アーキテクチャ全体では10倍以上の向上を達成できた事になる。提案したPSOハードウェアのソフトIP化を図る予定であり、再設計にかかる期間は1/10までに短縮できると考えている。この汎用性と高速性を両立しつつ、従来方式の問題点を本質的に解決した事が本研究の最大の意義である。さらに、本研究計画で研究開発したハードウェアエンジン技術をディープラーニング分野に応用することで、従来の逐次方式では実現不可能な高速信号処理が可能となり、種々のシステムへの応用展開が期待できる。すなわち、本研究計画の提案手法は既存技術を覆す独創的な方式であり、組込みシステムDSPの設計概念をも大きく変革させうると予見できる。
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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