| 研究課題/領域番号 |
20K19768
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 大阪大学 (2021-2023)
京都大学 (2020) |
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研究代表者 |
塩見 準 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (40809795)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 計算機システム / 省エネルギー / 低消費電力化 / ニアスレッショルドコンピューティング / 近似コンピューティング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
定格値の半分以下の電源電圧で集積回路を稼働させるニアスレッショルドコンピューティングと，多少の計算誤りを許容する近似コンピューティングを融合させた高効率コンピューティング基盤を明らかにする．小規模画像処理プロセッサなどを例とし，具体的には以下の3テーマに取り組む．
1. 極低電圧領域において顕著に生じる演算器の遅延ばらつき(遅延故障率)をモデル化し，与えられた遅延制約のもと，演算器が実現する演算精度をフィールドテスト(モニタ)する技術．
2. 要求される演算精度を満たしつつ，演算器を稼働させ続ける性能保証技術．
3. 実チップ測定を通した前述の2テーマの検証．
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| 研究成果の概要 |
定格値の半分以下の電源電圧で集積回路を稼働させるニアスレッショルドコンピューティング(NTC)と、多少の計算誤りを許容する近似コンピューティング(AC)を融合させた高効率コンピューティング基盤を開発した。NTCは省エネルギー動作を実現する有力手法だが、回路の部分的な動作故障を引き起こす欠点がある。この欠点をACで吸収するNTC回路設計手法を開発した。具体的には、脳型コンピュータ、低電圧メモリ、電圧最適化手法に分けて研究開発を行い、3件の国際論文誌掲載、3件の国際会議発表、2件の国内会議発表、3件の受賞があった。研究コンセプトのNTCとACの融合に成功し、研究の意義は大きい。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
あらゆるヒトやモノにIoT (Internet of Things)デバイスが組み込まれ、多種多様な情報を絶え間なく通信する次世代情報化社会が到来している。リアルタイム性、バッテリ駆動時間、CO2排出量の問題から、自動運転・ファクトリオートメーションなどの新サービスを支える集積回路の省エネルギー化・高性能化が喫緊の課題となっている。同時に、AC技術適用先の典型例である人工知能技術が急速に発展している。この社会トレンドをおさえ、NTCの欠点である動作技術をAC技術で克服し、NTC回路の利点である省エネルギー動作を享受できた意義は大きい。
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