| 研究課題/領域番号 |
17K00088
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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 | 福岡大学 |
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研究代表者 |
佐藤 寿倫 福岡大学, 工学部, 教授 (00322298)
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| 研究分担者 |
請園 智玲 福岡大学, 工学部, 助教 (50610060)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 低消費電力 / システムオンチップ / 計算機システム / 情報システム / ディペンダブル・コンピューティング / ディペンダブルコンピューティング |
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| 研究成果の概要 |
近似計算処理を行う演算器に関して検討を行った．まず，動作時に演算精度を変えることが可能な近似加算器を考案した．選択された演算精度に応じて消費電力削減可能であり，同時に演算速度を改善できる．この成果に対して回路を工夫することで，ほぼ同等のエネルギー利用効率で演算精度を改善した．演算精度の改善に関しては近似演算器が弱点とする負数の扱いを考慮したことを特筆したい．続いて，動作時に演算精度を変えることが可能な近似乗算器を考案した．選択された演算精度に応じて消費電力を削減可能であり，同時に演算速度を改善できる．さらに，近似乗算器を発展させ，演算精度が固定の近似積和演算器を考案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
IoT時代が到来し，様々なセンサから時々刻々とビッグデータが生産されている．クラウド上のサーバに集約されたセンサビッグデータをディープラーニング等のAI技術で解析することで，人類の生活をより豊かにする試みがなされている．しかしセンサデータをそのままネットワークに流すと莫大なエネルギーを要する．出来るだけエッヂ（末端）で処理し，データ量を少なくした上で通信を行うべきである．しかしエッヂでは電力供給に制約があるうえ，それが故に高い演算性能を期待できない．本研究成果の近似演算器を用いることで性能を犠牲にしないで消費エネルギーを削減でき，IoTとAIを応用するエッヂコンピューティングを実現できる．
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