| 研究概要 |
安全性・セキュリティの確保などを重視した「人にやさしい情報杜会」を実現するためには,動的に変化するリアルワールド環境を自律的に認識し,人間を支援する知能システムを実現するためには,膨大なリアルワールド情報を瞬時に処理する高性能な専用VLSIプロセッサの構成が望まれる.従来の専用プロセッサの開発方法は,(1)フルカスタム方式,(2)FPGA(書き換え可能ゲートアレイ)を用いた方法に大別される.フルカスタム方式,すなわちASICで実現するアプローチでは,開発コストが高く、よほど大量のチップが市場に出荷されることでなければ、現実性に乏しい.一方,従来のFPGAを用いた方法では,ユーザープログラムにより機能を変更できるため低コスト化が可能である.しかしながら,演算器間の相互結合網が複雑であるため演算器間の通信時間がボトルネックとなる,メモリを用いて等価的に演算器を実現しているため性能が大幅に低下するなどの問題がある.
このような問題を解決するために,本研究では,応用に応じて最適な並列構造を再構成できるリコンフィギャラブルVLSIプロセッサの開発を行う.本年度は,高性能化を指向したリコンフィギャラブルVLSIプロセッサのアーキテクチャとして,演算器稼働率を高めるためのビットシリアルメモリベースセルを提案した.メモリベーストセルを用いない場合に比べ2倍程度の高性能化を達成できることを明らかにした.
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