| 研究課題/領域番号 |
17K00083
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
尼崎 太樹 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (50467974)
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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 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | AIチップ / ニューラルネットワーク / DNNアクセラレータ / エッジ端末 / リコンフィギャラブル / 深層学習 / 重み2のべき乗化 / 高速シリアル通信 / ディープラーニング / リコンフィギャラブルシステム / ニューラルネットワークチップ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，DNNの多種多様な用途・構造に対応するため再構成性を備えたAIアーキテクチャを研究開発し，低コスト，高ユーザビリティ，高速かつ超低消費電力なリコンフィギャラブルAIアクセラレータの回路構造を明らかにした．また，レイアウト設計レベルで性能評価を行った．AlexNetモデルを実装した際の動作周波数は350MHzであった．これらを加味した電力効率は883 [FPS/W]であった．本研究で開発されたアーキテクチャをベースに，MobileNetなどの新しいAIエッジコンピューティング向けのモデルへの対応を進める予定である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案する深層学習チップの特徴は，NNの複雑さや規模に応じてHW構成を最適化できる点にある．特に，演算精度に着目してHW量を削減する回路最適化できる点が重要なポイントである．現在の深層学習は人工知能の先駆けに過ぎず，人間の知能に近づけるには膨大な計算量をいかに高速，低電力でできるかがカギとなる．一方，GPGPUや商用FPGAなどの汎用デバイスを用いたアプローチではこれらに対し限界が来るのは明らかである．提案する深層学習チップ開発を通して，IoTにおけるエッジサイドでの利用に対し、用途に合わせた最適化な形で処理を実行できる枠組みを示した．
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