| 研究課題/領域番号 |
21K04179
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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21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
中村 和之 九州工業大学, マイクロ化総合技術センター, 教授 (60336097)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021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 | ニューラルネットワーク / 連想メモリ / SRAM / LUTカスケード / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者オリジナルの超低電力レシオレスSRAM技術と、メモリ連続駆動方式をベースとした「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：CMM-NN(Cascaded Memory Mapped Neural Network) のLSI実現を目指すものである。メモリの多段連続アクセスだけで、特定のシナプスと、その接続元・接続先となるニューロン情報を連続的に抽出・更新し、重み演算結果を得る。さらに僅かな論理回路の追加のみで、前方検索（推論）を単独メモリチップ内で実現する。
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| 研究実績の概要 |
超低電力レシオレスSRAM技術と、メモリ連続駆動方式をベースとした「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：CMM-NN(Cascaded Memory Mapped NeuralNetwork) のLSI実現を目指すものである。
多段の汎用メモリと簡易な加算・判定回路のみを内蔵したメモリチップ内で、単純な多段連続的なメモリアクセスを繰り返すだけで、NNの推論処理を実現する。メモリの多段連続アクセスにより、特定のシナプスと、その接続元・接続先となるニューロン情報を連続的に抽出・更新し、重み演算結果を得る。さらに僅かな論理回路の追加のみで、前方検索（推論）を単独メモリチップ内で実現する。これまでに、pythonによるCMM-NNの動作シミュレータを開発し、メモリの連続アクセスのみで実際に文字認識を行わせるを確認し、基本機能を確認することに成功した。基本方式の検討に加えて、実現できれば、エッジ応用のための実用性の高い新しいNNのハードウエアエンジン（LSI）となる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍の影響等により、2022年度に計画していた、具体的な回路・レイアウト設計が未実施である
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は、具体的な回路・レイアウト設計を実施し、基本性能の見積りと、その有用性・利点／弱点等を定量的に評価・確認する
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