| 研究課題/領域番号 |
16H06300
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
羽生 貴弘 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (40192702)
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| 研究分担者 |
夏井 雅典 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10402661)
米田 友洋 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (30182851)
今井 雅 弘前大学, 理工学研究科, 教授 (70323665)
池田 正二 東北大学, 国際集積エレクトロニクス研究開発センター, 教授 (90281865)
鬼沢 直哉 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (90551557)
村口 正和 北海道科学大学, 工学部, 准教授 (90386623)
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| 研究期間 (年度) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| キーワード | 脳型情報処理 / 非同期式回路 / 不揮発ロジック |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、実際に処理を実行している局所部分のみで電力を消費する極細粒度パワーゲーティング機能（この結果、シリコンLSI内に無駄な電力消費を引き起こさない「ダークな」シリコンLSIの動作が実現される機能）を、非同期式回路の動作原理を活用して実現できることをします。また、この動作原理を、MTJ(Magnetic Tunnel Junction)素子に基づく回路実現と、試作チップにより実証した。さらに、脳型コンピューティングへの応用例として、深層学習を利用した音声コマンド認識処理システムでの評価を行い、提案方式の省電力性を評価した。
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| 自由記述の分野 |
計算機システム工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、人工知能（AI)の有用性が認知され、応用展開を加速する視点から、AIハードウェアの研究開発が盛んである。2016年以降、ISSCCなど著名な国際会議でもAIハードウェアが注目を浴びている。AIハードウェアでは処理の高速化と省電力化が要求される。高速化の常套手段が、メモリと演算器間を隣接配置した構造（in-memory構造）であり、省電力化の最有力な方法はパワーゲーティング（PG）技術である。本研究代表者らは、1990年代より、上記「in-memory」構造と「不揮発メモリ」活用のPG制御方法を示しており（1998年2月ISSCC等）、この成果が世界の集積回路分野に広く認知されたと言える。
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