| 研究課題/領域番号 |
19K12154
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
庄野 逸 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50263231)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | エッジデバイス / FPGA / MCMC法 / スペクトル分解 / MCMC / X線分子分光法 / モンテカルロ法 / 温度交換モンテカルロ法 / 並列計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
統計的機械学習におけるベイズ推論において，サンプリングによる期待値の推定精度は学習機械の性能を大きく左右する因子である．一方，大規模な機械学習モデルでは，サンプリングの計算量が問題になる．本研究課題では，FPGAデバイスを用いた数値計算システムを構築し，その上で交換モンテカルロ法を動かす並列システムを構築する．この並列システムを現実に取得される，スペクトル分解を中心とした実問題を例題に，簡便なハードウェアによるアクセラレーターシステムを構築することを目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では計算コストの高い計算モデルをFPGA上に実装し，どの程度の演算が可能かどうかの検証を行うためのプロジェクトである.主な成果としてはマルコフチェーンモンテカルロ(MCMC)法をFPGA上に実装すべく，計算量評価とプログラミングを行い，FPGA上での実現に一定の成果を得ること に成功した.具体的には，イジングスピンモデルを用いた計算モデルをFPGA上で実現し，このモデルの状態計算を行うためにMCMC法を適用した.さらに，この方法をスペクトル分解に 応用すべく，スペクトル分解に対して温度交換型のMCMC法や進化計算を適用した計算アルゴリズムを構築した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
省電力で計算コストが安価なFPGAはエッジデバイスとして，今後の計算機発展において重要な役割を果たすと考えられる．本研究ではFPGAを中心として，実問題へアプローチするために計算モデルを簡略化してどの程度の成果が得られるのかを試行している．その結果，計算モデルにおけるビット演算精度を落とすといった工夫を用いることにより，一定の計算精度を担保した形で，深層学習やマルコフチェーンモンテカルロ法などの計算手法がFPGA上で実現できることを示した．
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