• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

断熱的量子磁束回路を用いた超低消費電力機械学習システムの実現

研究課題

研究課題/領域番号 22KJ1404
補助金の研究課題番号 22J15242 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分国内
審査区分 小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
研究機関横浜国立大学

研究代表者

田中 智之  横浜国立大学, 大学院理工学府, 特別研究員(DC2)

研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 採択後辞退 (2023年度)
配分額 *注記
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワード断熱量子磁束パラメトロン
研究開始時の研究の概要

コンピュータ自身が与えられたデータから法則性を学習する機械学習に注目が集まっている。機械学習によるアプリケーションはこれからも増えていくが、機械学習の成長をハードウェアの性能が制限しており、新しいハードウェアを用いた新たなコンピュータが必要である。
次世代のコンピュータの候補として着目されている、断熱量子磁束パラメトロン回路を用いた大規模な回路の自動設計手法について取り組み、機械学習の演算を高速化するためのハードウェアの開発を行う。

研究実績の概要

断熱量子磁束パラメトロン(AQFP)回路をハードウェア記述言語で書かれた抽象度の高い状態から、物理的なゲートの配置とゲート間の配線を決定するシステムを構築した。本手法を用いることで、最大で1024-bitの加算器の合成に成功し、この回路は200万個のジョセフソン接合を持つ。先行研究と比較して10倍以上大きな回路の合成に成功した。計算に必要なメモリーの量と計算時間が取り扱える回路の大きさを制限しているため、さらに大きな回路の合成にはアルゴリズムの改良が必要と考えられる。
また、実際の回路設計として機械学習の計算に必要な消費電力を削減するためのアクセラレーターとして、AQFP回路を使った16-bit 浮動小数点加算器のレイアウト設計を行った。その結果、回路の1辺が20 mm 以上になり、現在の超伝導デバイスのチップの面積に収まらないということが分かった。AQFP回路は消費エネルギーを低く抑えるために、外部から交流電流を与えている。この電源が、内部の論理ゲートのクロックを兼ねているため、論理ゲートを配置できる位置は制限される。加えて、演算のタイミングを維持するための計算に寄与しないメモリーが多数必要であり、これらの原因により、回路の形状が細長くなってしまう。フィードバックを持たない大規模な回路を面積の効率よく設計するためには、新たなの回路の駆動方式や内部配線の方法の提案が必要であることがわかった。
作成したレイアウトからシミュレーションによって性能を最新のCMOS回路と評価したところ、超伝導状態を維持するために必要な消費エネルギーを加味して、3倍高速かつ、90分の1の消費エネルギーで計算できるという結果が得られた。

現在までの達成度 (段落)

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

今後の研究の推進方策

翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。

報告書

(1件)
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023 2022 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件)

  • [国際共同研究] シノプシス/ハイプレス(米国)

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [雑誌論文] A full-custom design flow and a top-down RTL-to-GDS flow for adiabatic quantum-flux-parametron logic using a commercial EDA design suite2023

    • 著者名/発表者名
      Tanaka Tomoyuki、Ayala Christopher L.、Whiteley Stephen、Mlinar Eric、Barker Aaron、Chen Song、Belov Anton、Barbee Troy、Kawa Jamil、Yoshikawa Nobuyuki
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Applied Superconductivity

      巻: 33 号: 5 ページ: 1-7

    • DOI

      10.1109/tasc.2023.3261267

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [学会発表] A full-custom design flow and a top-down RTL-to-GDS flow for adiabatic quantum-flux-parametron logic using a commercial EDA design suite2022

    • 著者名/発表者名
      Tomoyuki Tanaka, Christopher L. Ayala, Stephen Whiteley, Eric Mlinar, Aaron Barker, Sam Lo, Jamil Kawa, and Nobuyuki Yoshikawa
    • 学会等名
      Applied Superconductivity Conference 2022
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Demonstration of a hybrid superconductor logic computation system using single flux quantum and adiabatic quantum-flux-parametron logic families2022

    • 著者名/発表者名
      Tomoyuki Tanaka, Sukanya S. Meher, Christopher L. Ayala, Yuki Hironaka, Anubhav Sahu, Amol Inamdar, Deepnarayan Gupta, and Nobuyuki Yoshikawa
    • 学会等名
      Applied Superconductivity Conference 2022
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2022-04-28   更新日: 2024-03-26  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi