統一的な近似計算適用原理の発見とその計算基盤の実現
Project/Area Number |
22K19774
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
Principal Investigator |
津邑 公暁 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00335233)
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Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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Keywords | Approximate Computing / 非厳密計算 / 値再利用 / 値予測 |
Outline of Research at the Start |
非厳密計算は省電力と高性能を両立するパラダイムとして期待を集めているものの,これをアプリケーションに適用する統一的な計算基盤は存在していない.そもそも,各計算の近似化が最終的な出力に及ぼす誤差は強くアプリケーションに依存し,また近似化の方法自体もさまざまであるため,「統一的な非厳密計算の適用方法」ということ自体が検討すらされていない状況にある.そこで本研究では,計算再利用の概念を活用するという新たな着想により,これまでの常識を覆し非厳密計算の統一的適用原理の発見を目指し,その原理に基づく計算基盤を実現する.この計算基盤ではまた,計算近似度の自動調整というチャレンジングな機能実現を目指す.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究のベースアーキテクチャとして採用する,自動メモ化プロセッサは,動的にバイナリプログラムにメモ化を適用するものである。これまで自動メモ化プロセッサは,SPARCおよび,特殊なARMアーキテクチャをベースとした実装を前提としてシミュレーションを行ったきたため,その汎用性や実用性を十分に評価できていない可能性がある. そこで,オープンかつ標準的な命令セットアーキテクチャとして注目を集めている RISC-V を新たに自動メモ化プロセッサのベースアーキテクチャとして採用し,その実装や評価を通じて自動メモ化プロセッサの汎用的実用性や改良の余地を検討した.RISC-V をベースアーキテクチャとする自動メモ化プロセッサが,既存の自動メモ化プロセッサの評価結果と同等のパフォーマンスを示すか否かについて検証するため,stanford ベンチマークを用いたシミュレーションによる評価を行った.その結果,RISC-V をベースアーキテクチャとする自動メモ化プロセッサの実行サイクル数は,自動メモ化機構を実装しない場合と比較して,最大 49.0%減少,平均 6.2%増加となった.実行サイクル数の削減に成功した場合が存在したことから,RISC-V をベースアーキテクチャとする自動メモ化プロセッサは,既存の自動メモ化プロセッサと同様に性能向上が期待できることが確認した。
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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
初年度では,非厳密計算の対象とするプログラム区間および,その区間に適用する計算近似度をプログラマに指定させるためのディレクティブを含む記述仕様を設計し,それを解釈・実行するコンパイラおよびプロセッサを設計・実装した。値再利用には連想検索のためのエンジンを利用するが,最大性能の確認のため,まずはハードウェアでの実装を検討し,既存のRISC-Vプロセッサシミュレータ上に設計・実装した。また,そのハードウェア連想検索エンジンを利用するための拡張命令セットを設計した。非厳密計算の対象として指定できる処理区間は,まずはプログラム中の関数とし,プログラマは必要に応じて,対象区間を関数として切り出して定義した上で,その関数に対してディレクティブを付加した。ディレクティブでは値再利用の際の入力近似度をパラメータとして指定できるようにしておき,これを解釈し拡張命令へと変換するコンパイラを設計・実装した。
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Strategy for Future Research Activity |
今年度は,当初の予定どおり,計算近似度の自動調整機能の検討・実装にとりかかる。この 準備として,さまざまな応用アプリケーションの振る舞いを詳細に解析し,入力近似度が出力誤差に与える影響についても調査する。また,初年度の検討を通じて,値再利用と値予測との融合によりさらなる効率化が図れるのではないかという発想を得たため,値予測機構をベースアーキテクチャに組み込む方法についても,並行して検討する。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)