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2016 年度 実績報告書

粒子群最適化(PSO)をベースとした高速組み込みDSPに関する研究

研究課題

研究課題/領域番号 26280017
研究機関早稲田大学

研究代表者

馬場 孝明  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30367172)

研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2017-03-31
キーワード計算機システム / 粒子群最適化 / 群知能
研究実績の概要

高速PSOアーキテクチャの応用展開フェーズとして、3年目は研究計画全体内の研究項目(5)~(6)を実施する。
研究項目(5)~(6)では前年度で開発した高速PSOアーキテクチャをディープラーニングと太陽光発電の予測などのシステムで実装評価を実施した。その際に、PSO アーキテクチャの根幹を成す目的関数処理エンジンの汎用性と処理速度を共に向上させることを目標にした。具体的には、90nmプロセスのFPGAボード上に実装した高速PSOアーキテクチャを太陽光発電の予測に応用展開した。その結果、PSOアーキテクチャの処理速度は前年度と比較すると更に1.5倍性能向上となった。
本研究計画で開発したPSOハードウェアエンジンの特徴は、粒子の収束状況に応じて複種のPSOアルゴリズムを適切に切替える「アダプティブ粒子情報更新モジュール」、パイプライン化に加えサブプロセッサを導入した「パイプライン式目的関数処理エンジン」、クロック信号に同期せず、任意のタイミングでデータを送信することで処理の並列化を図る「非同期制御ユニット」などを導入した点である。要約すれば演算処理速度として、アーキテクチャ全体では10倍以上の向上を達成できた事になる。提案したPSOハードウェアのソフトIP化を図る予定であり、再設計にかかる期間は1/10までに短縮できると考えている。この汎用性と高速性を両立しつつ、従来方式の問題点を本質的に解決した事が本研究の最大の意義である。さらに、本研究計画で研究開発したハードウェアエンジン技術をディープラーニング分野に応用することで、従来の逐次方式では実現不可能な高速信号処理が可能となり、種々のシステムへの応用展開が期待できる。すなわち、本研究計画の提案手法は既存技術を覆す独創的な方式であり、組込みシステムDSPの設計概念をも大きく変革させうると予見できる。

現在までの達成度 (段落)

28年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

28年度が最終年度であるため、記入しない。

次年度使用額が生じた理由

28年度が最終年度であるため、記入しない。

次年度使用額の使用計画

28年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2017 2016 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 2件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 6件)

  • [国際共同研究] 国立成功大学(台湾)

    • 国名
      その他の国・地域
    • 外国機関名
      国立成功大学
  • [雑誌論文] A Convolutional Neural Network with Incremental Learning2017

    • 著者名/発表者名
      H. Tomimori, K.-T. Chen and T. Baba
    • 雑誌名

      Journal of Signal Processing

      巻: 21 ページ: 0

    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] Hardware Architecture for CORDIC with Improved Rotation Strategy2016

    • 著者名/発表者名
      Y. Zhang, Y.-T. Liao, K.-T. Chen and T. Baba
    • 雑誌名

      Journal of Signal Processing

      巻: 20 ページ: 141-144

    • DOI

      10.2299/jsp.20.141

    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [学会発表] A Convolutional Neural Network with Incremental Learning2017

    • 著者名/発表者名
      H. Tomimori, K.-T. Chen and T. Baba
    • 学会等名
      2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP 2017)
    • 発表場所
      Guam, USA
    • 年月日
      2017-02-28 – 2017-03-03
    • 国際学会
  • [学会発表] Performance Evaluation of Convolutional Neural Network for A Sentiment Analysis2017

    • 著者名/発表者名
      K. Zou, K.-T. Chen and T. Baba†
    • 学会等名
      2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP 2017)
    • 発表場所
      Guam, USA
    • 年月日
      2017-02-28 – 2017-03-03
    • 国際学会
  • [学会発表] A Convolutional Neural Network Method for Solar Power Forecasting2017

    • 著者名/発表者名
      Z. Qiu, K.-T. Chen, and T. Baba
    • 学会等名
      2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP 2017)
    • 発表場所
      Guam, USA
    • 年月日
      2017-02-28 – 2017-03-03
    • 国際学会
  • [学会発表] Optimized Parallel Architecture of Convolutional Neural Network2017

    • 著者名/発表者名
      Y. Wu, K.-T. Chen and T. Baba
    • 学会等名
      2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP 2017)
    • 発表場所
      Guam, USA
    • 年月日
      2017-02-28 – 2017-03-03
    • 国際学会
  • [学会発表] Hardware Implementation of CORDIC with Unified Rotation Strategy2017

    • 著者名/発表者名
      S. Wang, Y. Wu, K.-T. Chen and T. Baba
    • 学会等名
      2017 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP 2017)
    • 発表場所
      Guam, USA
    • 年月日
      2017-02-28 – 2017-03-03
    • 国際学会
  • [学会発表] A CORDIC with Unified Rotation Strategy2016

    • 著者名/発表者名
      S. Wang, J. Yu, K.-T. Chen and T. Baba
    • 学会等名
      2016 IEEE Green Computing and Communications (GreenCom)
    • 発表場所
      Chengdu, China
    • 年月日
      2016-12-15 – 2016-12-18
    • 国際学会

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公開日: 2018-01-16   更新日: 2022-02-16  

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