| 研究課題/領域番号 |
20H04155
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
石原 亨 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (30323471)
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| 研究分担者 |
納富 雅也 東京工業大学, 理学院, 教授 (50393799)
塩見 準 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (40809795)
増田 豊 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (60845527)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 計算機システム |
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| 研究実績の概要 |
本応募課題は、光と電子が密に融合する光電融合集積回路のアーキテクチャと設計技術を構築することにより、光電融合集積回路における遅延-電力-面積のトレードオフ限界を明確にし、光電融合集積回路の最適な構成を明らかにするものである。上記目的のために、下記の３項目に取り組んだ。
1）回路設計段階で光電融合集積回路の遅延、電力、面積を正確に見積もるモデルを構築する。2）光電融合集積回路に対する回路アーキテクチャレベルの設計最適化技術を構築する。3）光電融合集積回路をニューラルネットなどの非ノイマン型演算回路に適用し性能を評価する。上記３項目を目的として、初年度（2020年度）は、光電融合集積回路の回路遅延、消費電力、回路面積の見積もりモデル作成した。特に、光集積回路の電力消費メカニズムは電子回路とは大きく異なるため、電子回路には存在しない光の分岐や合流干渉にともなう電力損失を明らかにし、アーキテクチャレベルの消費電力モデルを構築した。初年度はニューラルネットワークの中で最も単純なモデルである多層パーセプトロンを対象に研究を行った。具体的には、まず、ニューラルネットワークの必須構成要素であるベクトル行列積演算器を光の伝搬によって実現する光演算回路を考案した。次に、そのベクトル行列積演算器を通過する光搬送波の減衰量をモデル化した。また、上述の光演算回路を伝搬する光搬送波の減衰量に基づき、光搬送波の生成に必要なレーザ光源の消費電力を見積もるモデルを構築した。さらには、光ニューラルネットワークの推論精度を劣化させることなく、レーザ光源の消費電力を削減する手法を考案した。一連の研究成果は国内会議１件、国際会議２件、国際論文誌１件で論文発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初は年度ごとに遂行することを予定していた下記の３項目を、初年度から並行して進行させることができ、国内会議１件、国際会議２件、国際論文誌１件で発表する成果を上げた。
1）回路設計段階で光電融合集積回路の遅延、電力、面積を正確に見積もるモデルを構築する。2）光電融合集積回路に対する回路アーキテクチャレベルの設計最適化技術を構築する。3）光電融合集積回路をニューラルネットなどの非ノイマン型演算回路に適用し性能を評価する。研究計画における理論的な側面では当初の計画以上に進展している。
一方で、コロナ感染症の影響により、一部の実チップ解析を伴う遅延、電力、面積の評価モデル構築に関しては研究の遂行が遅れている。全体の研究スケジュールを見直し、理論的解析および光演算器に対する省電力化アルゴリズムの研究を前倒ししたことによって当初のスケジュールに回帰し、研究全体としてはおおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
コロナ感染症の影響により、一部の実チップ解析を伴う遅延、電力、面積の評価モデル構築に関しては研究の遂行が遅れたが、研究スケジュールを見直すことにより全体としておおむね順調に研究が進展している。今後は、初年度に構築した遅延、電力、面積の評価モデルに基づいて、光ニューラルネットワークの回路構造を最適化し、遅延を劣化させることなく電力と面積の削減を目指す。また、初年度はニューラルネットワークの中で最もシンプルな多層パーセプトロンのみを対象に研究を行ったが、2年度目以降は、光と電気が有機的に融合する回路にとって本質的に適した回路アーキテクチャを見極める。初年度における様々な光電融合回路アーキテクチャの探索によって、リカレントニューラルネットワークやリザバーコンピューティングが光電融合演算にとって非常に親和性が高い応用であることを見出した。そこで、2年度目以降はリカレントニューラルネットワークやリザバーコンピューティングの光電融合回路実装に関する研究を実施する。最終年度はより具体的な応用としてリアルタイム画像認識を対象に、畳み込みニューラルネットワークの光回路実装を検討する。畳み込みニューラルネットワークの一部には、2年度目以降から検討を行っているリカレントニューラルネットワークやリザバーコンピューティングのアイデアを取り入れる。全体の研究スケジュールを見直し、理論的解析および光演算器に対する省電力化アルゴリズムの研究を前倒しすることによって、当初の予定通り研究を完了できる見込みである。
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