| 研究課題/領域番号 |
21K11809
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
ZHANG Renyuan 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00709131)
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| 研究分担者 |
木村 睦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
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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 |
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)
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | approximate computing / Neuromorphic circuits / stochastic computing / low power / artificial intelligence / スパイキングニューラルネットワーク / 確率的学習 / Non-deterministic / bisection neural network / re-configurability / efficiency / Continuous domain / parameter reduction / 確率計算 / CGRA / スパイクベース計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、従来のデジタル厳密計算基盤からAI向け超並列曖昧計算基盤まで対応できる時・空再構成可能な演算機構の基礎研究を行う。空間軸再構成に対して独創的な二分木ニューラルネットワークにより製造後任意に解体・組立できる演算器アレイを構築する。時間軸再構成に対して非決定論的計測に基づく確率的スパイクベース計算方式を創出する。精度の制御が可能な仕組みを導入し、両者の一体化を進める。最終には精度を調整できる無駄のない厳密・非厳密混合計算基盤の実現を目指す。さらに、メムキャパシタ等新機能デバイス実装技術を加えた、開発される計算機構の小型化を探索対象とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、時間または空間領域で再構成可能な近似計算基盤を開発する。提案技術を用いて、ハードウェア（HW）コストを大幅に削減し、適切な計算精度を実現する。時間的な再構成可能なANNのために、独創な"DiaNet "に基づくニューロモーフィック計算基盤を提案し、検証を行った。様々な検証の結果、提案したアーキテクチャは、従来と同等のサービス品質で、HWリソースの使用量を最大95%削減することができた。空間的に再構成のために、非同期確率計算（ASC）手法を提案し、実装し、様々な算術計算により検証した。ASC回路は、同程度の精度で、ハードウェア効率と速度において同期型SCより優位性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
The technologies developed in this project are found as promising candidates of post-Moore soft computing trends for accelerating the artificial intelligence tasks. This work explores the up limit of approximate computing and reasonable scenarios for it by cutting off a great processing energy.
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