| 研究課題/領域番号 |
26730027
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
廣本 正之 京都大学, 情報学研究科, 助教 (60718039)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 画像認識 / ニューラルネットワーク / ディープラーニング / 低消費電力設計 / 近似計算 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は当初の計画通り，ニューラルネットワークに対するあいまい(概算的)コンピューティング手法の提案と効果の検証を行った．またこれに加えて昨年度より引き続き，ニューラルネットワークプロセッサの低電圧動作に関する検討を進め，次年度に予定していたチップ試作を前倒しで実施した．
(1) 概算的コンピューティング
画像認識において高い性能を発揮する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を対象とし，認識精度に影響しない冗長な演算を効率的に削減する手法を提案した．本手法では，近似演算により本質的に必要となる演算を予測し，その結果に基づき最小限の演算を行うことで総演算量を削減することができる．これにより，CNNをハードウェアとして実装した際の演算部の消費電力を最大45%削減できることを示した．本成果は，スマートフォンなどのモバイルデバイスや検索エンジンなどの大規模サーバにおいて，専用ハードウェアにより画像認識を行う際の消費電力削減に貢献することが期待される．
(2) 低電圧動作時の誤り緩和
ディジタル回路を定格以下の低電圧で動作させると遅延時間が増大し，正しい演算結果が得られない現象が発生する．本研究ではニューラルネットワークにおける演算の冗長性に着目し，遅延違反による演算誤りを緩和し，低電圧動作時の認識精度を維持可能なアルゴリズムを提案した．本手法も上記と同様に，画像認識ハードウェアの消費電力削減効果が期待される．提案手法の効果を検証するため，CNNの主要演算回路である畳み込み演算器を搭載したチップ試作を行った．次年度は本チップの評価を行い，効果の検証および改良を行う予定である．また，複数チップを想定することにより，チップ間ばらつきの影響についても評価を行う．
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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
概算的コンピューティングについては当初の計画通り検討を進め，畳み込みニューラルネットワークに適した演算量削減手法を提案することができた．当初計画においては，アナログ演算の利用可能性を本年度に検討する予定であったが，次に述べるチップ試作を前倒しで実施したため，本内容については本年度の実施を見送った．前年度から検討を行っている低電圧動作についてはシミュレーションによる有用性が確認できたため，最終年度に予定していたチップ試作を前倒しで実施し，現在評価中である．
以上より，取り組み内容の一部変更はあったものの，全体としてはおおむね順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度である次年度は，これまでの検討内容をさらに押し進め，主に実チップやFPGA等を用いた効果の検証を行う．
(1) 概算的コンピューティング: 本年度提案した演算削減手法を様々なニューラルネットワークやアプリケーションに適用し，その効果を評価する．また，他の研究者により盛んに提案されている各種演算量削減手法と組み合わせ，消費電力削減効果の高いシステムをアルゴリズムとハードウェアの両面から検討を行う．提案手法はチップ試作またはFPGAを用いて実装を行い，その性能について定量的な評価を行う．
(2) 超低電圧動作可能なニューラルネットワークプロセッサ: 本年度試作したチップより得られた測定結果を元に，超低電圧動作が可能なニューラルネットワークプロセッサの検討を行う．また，複数チップを測定することによりチップ間ばらつきに関するデータが得られるため，これらが認識精度に与える影響について評価し，認識精度を維持可能なアルゴリズムの検討を行う．
(3) アナログ演算の利用可能性の検討: 上記で検討したニューラルネットワークプロセッサの演算部を，ディジタルからアナログに置き換えた場合の電力削減効果および認識精度への影響を調べる．これらの検討を通じ，低消費電力なニューラルネットワークプロセッサに適した演算器の要件に関する知見を得る．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
物品費および旅費の支出が予定より少額で抑えられたため残額が生じた．金額が少額であったため，次年度予算と合わせてより効果的に使用するため，該当金額を繰り越すこととした．
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度は試作チップの測定等を行うため，実験データを多数取得する予定である．これらを効率的に保存するため，ストレージ容量の拡張に使用する．
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