再利用型Transformerで駆動する基盤モデルの極限エッジアクセラレータ

• Project/Area Number: 26K02879
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related; Basic Section 60090:High performance computing-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60040:Computer system-related , Basic Section60090:High performance computing-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (10736862)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 昇也 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (20772213) ; 今川 隆司 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (90771395)
• Project Period (FY): 2026-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2026)
• Budget Amount: ¥18,330,000 (Direct Cost: ¥14,100,000、Indirect Cost: ¥4,230,000); Fiscal Year 2029: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2028: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2026: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
• Keywords: 深層学習 / FPGA / モデル圧縮 / 蒸留 / 量子化

Outline of Research at the Start

宇宙探査機など，熱耐性や給電／通信に強い制約がある極限エッジ環境では，広汎なタスク処理が求められる．一方，GPUを前提とした巨大な基盤モデルは搭載できない．本研究では，極限エッジを前提に，モデル（ソフト）と実装（ハード）を双方向から設計することで課題解決を図る．Transformerブロックを専用演算コア「Reuse Block（ReBlo） Core」として設計し，基盤モデルをReBlo Coreの繰り返しで表現し直す点が提案の核である．