本研究では,脳の情報処理過程における学習・記憶,超並列,自律分散といった様々な原理に基づく柔軟かつ複雑な処理をハードウェアアルゴリズムとして実装することにより,高次の処理を極めてコンパクトなシステム構成で実現することを目指す.特に本研究においては,脳の可塑性(環境適応性)と呼ばれる機能にヒントを得,従来の延長上にない知的環境適応型新概念LSI設計技術の確立を到達目標とする. 本技術の実現においては,入力情報を適切に処理する計算アルゴリズムのみならず,本アルゴリズムを如何にしてコンパクトかつ低消費電力なハードウェアとして実装するかが重要な課題となる.そこで,本年度は,省電力性および高性能性と,多様な環境における安定動作の両立が求められるエッジデバイスへの実装を念頭に置いた,知的環境適応処理向け回路技術について,昨年度成果のさらなる高度化を目的とした研究を推進した. エッジデバイスへの省電力なハードウェア実装に必須となる不揮発パワーゲーティング技術について,環境変動や動作状況の変化によって生じる性能劣化・信頼性低下を抑制するための回路技術について研究を推進し,具体的応用事例におけるその有効性を評価した.また,エッジデバイスにおいて想定される脳型計算処理を高効率に実行可能なアクセラレータ,およびその円滑な制御を加納とする命令セットを有するCPUの設計について検討を行い,実応用を念頭に置いたベンチマークにより,その有効性を示した.
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