| 研究分担者 |
寺田 浩詔 高知工科大学, 情報システム工学科, 教授 (80028985)
田丸 啓吉 京都大学, 大学院・工学研究科, 教授 (10127102)
安浦 寛人 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (80135540)
樋口 龍雄 東北大学, 大学院・情報学研究科, 教授 (20005317)
当麻 喜弘 東京電機大学, 工学部, 教授 (50016317)
|
|---|
| 研究概要 |
マルチメディア応用,危険監視システム,高齢者支援サービスロボットなど次世代産業に貢献する,革新的要素技術を開拓し、従来最高技術と比較して、2桁程度のオーダーの性能向上につながる場合もあることを示した。以下にその主要な成果を述べる。
1.フローティングゲートMOSトランジスタに,多値記憶機能,しきい演算機能,パススイッチ機能を一体化できることに着目し、従来2値最高技術の50倍のロジックインメモリ多値VLSIの開発に成功した。本多値ロジックインメモリアーキテクチャは,通信ボトルネックを極限まで減少させるFPGAアーキテクチャ,演算回路と記憶回路への供給電源制御できる新しい低消費電力VLSIシステム,電流モード多値回路との融合による算術演算回路の高性能化など,次世代VLSIシステムの革新的な基盤技術となり得る.
2.ニューロンMOSを通常のCMOS論理と融合して利用するための設計技術を確立した.また,自由度の高いアーキテクチャとその設計環境としてソフトコアプロセッサを用いた設計手法とプログラムによる低消費電力システムアーキテクチャPower-Proを開発した.
3.メモリ技術とプロセッサのデータ処理を考慮した新しい機能メモリについて研究を行い,ベクトル量子化に適した専用LSlを数種類試作し,実時間動画像圧縮伸長に応用した.
4.システムクロックを用いない自己タイミング型パイプライン機構によって、データ駆動型超並列処理方式を実現する、極限集積化向き超並列・極省電力システムの構成法を確立した。さらに、8.6BOPS(1.2W@2.5V)の映像信号処理性能を達成するチップを完成した。
5.相互結合型ニューラルネットワークのニューロン出力端でのフォールトに着目した多重化技術や、階層型ニューラルネットワークの結合枝のフォールトに着目した再学習によるMTTF改善技術を示した。
6.知能処理のためのニューロコンピューティングと次世代インタネットで利用されるThin Computerアーキテクチャの設計を行った。
7.2進数演算の限界を越える"Beyond-Binary Computing Algorithms"を開発し,加減乗除算,CORDIC,実数・複素数演算などの高性能化を実現した.その有用性を2値・多値・集合論理LSI技術を駆使して実証した。
8.撮像と動画像圧縮を同時に行うアーキテクチャについて検討し、高速画像データ伝送時のボトルネック解消や低消費電力化に有効であることを、チップ試作を通して実証した。
|
