| 研究課題/領域番号 |
17H04677
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| 研究種目 |
若手研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
原 祐子 東京工業大学, 工学院, 准教授 (20640999)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
2019年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2017年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 近似計算 / ハードウェア/ソフトウェア協調設計 / Internet of Things / Approximate Computing / 組み込みシステム / 組込みシステム / ソフトウェア解析 / 教師なし学習 / 計算機システム |
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| 研究成果の概要 |
IoTアプリケーションの多くは、最終結果に大きな影響を与えずに、計算の一部を近似可能と言う特徴を持つ。これまでも、信号処理において人が知覚できない誤差を許容する実装が行われてきたが、設計者の経験と勘に頼るところが多く、体系化されていなかった。本研究は積極的・体系的にアプリケーションの許容誤差を活用する、組込みシステムの新たな設計パラライムを構築することを目指す。まず、近似計算の静的解析フレームワークSSA-ACを構築した。さらに、3つのIoTアプリケーションに近似計算を適用し、従来の組込みハードウェア設計より効率的な高速化・エネルギー削減を実現したことで、本研究の有効性を実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果によって、積極的かつ体系的に近似計算を適用するための解析手法を初めて構築した。本手法はハードウェア/ソフトウェアによらず適用でき、組込みシステム全体の設計を効率化できる。また、3つのアプリケーションの実装例から、従来手法に勝る有効性を実証した。両研究成果とも社会的意義は大きい。また、初めての定性的解析モデルの構築、および、専用ハードウェア設計に勝るエネルギー高効率なアクセラレータ設計を実現したことから、学術的意義も高く評価され、一流国際論文誌から両成果を発表済みである。
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