| 研究課題/領域番号 |
16K16026
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
高前田 伸也 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (60738897)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | FPGA / 高位合成 / Python / コンパイラ / 深層学習 / ディープニューラルネットワーク / 計算機システム |
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| 研究成果の概要 |
FPGAがもつオンチップメモリや再構成可能ロジックなどのリソースを最大限活用し最大性能を達成する，マルチパラダイム型高位設計フレームワークの実現に向けて研究を行った．研究代表者が以前より開発を進めている，プログラミング言語Python上のドメイン固有言語として実装したハードウェア設計ライブラリVeriloggenをベースとして，逐次処理，ストリーム処理，レジスタ転送レベルの3つの異なるパラダイムを持つ高位合成コンパイラを実現した．また，本フレームワークをバックエンドとして用いて，ディープニューラルネットワークを主な対象とした，データフロー型ハードウェア・コンパイラの開発に取り組んだ．
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