量子化ニューラルネットワーク用論理合成技術の開発

• 研究課題/領域番号: 25K15045
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60040:計算機システム関連
• 研究機関: 明治大学
• 研究代表者: 笹尾 勤 明治大学, 研究・知財戦略機構(生田), 研究推進員(客員研究員) (20112013)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 国際研究者交流, 米国 / 関数分解 / FPGA / ニューラルネット / 論理設計

研究開始時の研究の概要

与えられた論理関数をFPGAで実現するために必要なLUT数を推測する方法を導出する。
重みが３値(-1,0,1)の量子化ニューラルネットをFPGAで実演する際に必要なLUT数を見積もる方法を導出する。
AMD社のFPGAのACAPアーキテクチャでは、一つのスライス内にLUTーLUT間の接続パスが存在する。このパスは、従来の配線よりも大幅に高速である。但し、接続パス数が限られているので、特別の論理設計手法が必要である。この論理設計手法を開発する。