2023 年度研究成果報告書

非同期式回路による省エネルギーなエッジAIデバイスの実現

研究課題

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研究課題/領域番号	21K11812
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	会津大学
研究代表者	齋藤寛会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (50361671)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	非同期式回路 / FPGA / 畳み込みニューラルネットワーク
研究成果の概要	本研究では、非同期式回路による省エネルギーなエッジAIデバイスの実現を目的に研究を行った。エッジAIデバイスは、プロセッサとアクセラレータ、及びそれらを接続するインターフェースから構成される。まず、オープンソースのRISC-Vプロセッサと非同期式二値化ニューラルネットワーク(BNN)回路を設計した。次に、同期式RISC-Vプロセッサと非同期式BNN回路を接続するためのインターフェース回路を設計した。最後に、これらを全て組み合わせたエッジAIデバイスをFPGAに実装すると共に、評価を行った。全てを同期式回路とした場合と比べ、消費エネルギーを約34%削減することができた。
自由記述の分野	計算機工学
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究の学術的意義は、非同期式回路による省エネルギーなエッジAIデバイスの実現にある。クロック信号を用いて回路全体を制御する同期式回路は、高周波なクロック信号を広範囲に分配しようとすると、クロック信号の消費電力が非常に高くなる。この問題を解決するために、非同期式回路を利用した。一方、AI以外の処理はプロセッサで実行し、AI処理の部分を高速化のためにアクセラレータで実行するというのは、エッジデバイスでも一般的な構成である。そのため、同期式プロセッサ、非同期式アクセラレータ、及びそれらを接続するインターフェース回路を実現した上で消費エネルギーの優位性を確認した。