| 研究課題/領域番号 |
15H02679
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
山下 茂 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (30362833)
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| 研究分担者 |
原 祐子 東京工業大学, 工学院, 准教授 (20640999)
冨山 宏之 立命館大学, 理工学部, 教授 (80362292)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2019年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2018年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2015年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | Approximate Computing / Stochastic Computing / 設計理論 / 確率的な回路 / Probabilistic Circuit / 高位合成 / 高信頼設計 / LSI設計 / 信頼性の低い素子 / 確率的な動作をする回路 |
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| 研究成果の概要 |
信頼性が低い素子を利用して設計する回路は、ある入力に対して間違った出力を行うが、そのエラーが許容できる場合は利用できる。そこで、Approximate Computingの考え方を用いて、どのような場合にエラーが許容できるかについての多くの研究成果を得た。例えば、手書き文字認識CNNに近似乗算器を適用する場合に、その画像識別率、乗算器の回路面積、遅延時間のトレードオフからより良い近似乗算器の設計探索を行う手法を提案した。また、エラーを許容するStochastic Computingに関して、ハードウェア量を減らしながら計算エラーもできるだけ減らすことができる設計手法を考案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
信頼性は低いが超小型・超低消費電力などの特性を持つ次世代の素子が将来的に利用できるようになった時には、それを十分に使いこなす設計技術が必要である。具体的には、ばらつきがある素子を利用するために、誤動作する可能性がある回路をそのエラーを許容しながらどのように利用するかという設計指針が必要となる。そのために、本研究により得られたApproximate ComputingやStochastic Computingの分野における様々な設計指針が有用となると期待できる。
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