2016 Fiscal Year Research-status Report
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16K00081
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
弘中 哲夫 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (10253486)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 配置配線 / 自己組織化マップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，配置配線問題を深層学習で処理できるように問題を定式化する研究，配置配線問題を深層学習するための学習データ自動生成方法の研究，専用計算エンジンの研究の3つを行った．
配置配線問題を深層学習で処理できるように問題を定式化する研究では，アプリケーション回路のネットリストをすべての論理素子間の接続関係を表現する隣接行列を用いて定式化する方法，ネットリストのI/Oに対する各論理素子の距離で各論理素子の関係を定式化する方法，および，各論理素子の接続関係を有限長のリストで表現することで弱い接続関係を切り捨てた表現で定式化する方法の3つの考案し，それぞれの有効性を検証した．その結果，各論理素子の接続関係を有限長のリストで表現することで弱い接続関係を切り捨てた表現で定式化する方法が最も良い効果的に定式化できることが分かった[1]．
学習データ自動生成方法の研究では，自己組織化マップ（SOM）を用いて配置配線を行う方法，および，SA法を用いた方法を試みた．その結果，SOMを用いた方法とSA法を用いた方法ではそれぞれ性質の異なる配置配線結果が得られることが分かった．
最後に，専用計算エンジンの研究では，深層学習の事前学習で持ちいる制限付きボルツマンマシンのCベース設計を用いたFPGA実装を試みた．しかし，実装を行ったFPGAボードが古い世代のFPGAボードであったので性能評価に至らなかった．
[1] 田中智大, 谷川一哉, 弘中哲夫, 石黒隆 “細粒度再構成可能デバイスMPLDのIOを考慮したSOMベース配置手法, " リコンフィギャラブルシステム研究会, 信学技報, vol. 116, no. 210, pp.29-34, 2016年9月5日.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成28年度に予定してた３つの研究テーマである，配置配線問題を深層学習で処理できるように問題を定式化する研究，配置配線問題を深層学習するための学習データ自動生成方法の研究，専用計算エンジンの研究に予定通り取り組めた．そして，ほぼ計画通りの成果を得ているので概ね順調である．しかし，科研費で購入したFPGAボードの納品が遅れ，年度末になってしまったことから専用計算エンジンの研究のプラットフォームとして当初予定してFPGAボードを使用できなかった．そこで代わりに世代が古いアヴネット社のZedBoardを使用したが，性能が大きく違ったため当初に予定していた事柄がかなり制限された．しかし，深層学習の事前学習で持ちいる制限付きボルツマンマシンのCベース設計を用いたFPGA実装通じてFPGA実装の問題点などが明確になり，平成29年度の取り組みの方針を明確にすることができたので，専用計算エンジンの研究の評価に遅れがあるものの大まかにはほぼ計画通りに研究を進めることができたといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
配置配線問題定式化の研究では，アプリケーション回路のネットリストをすべての論理素子間の接続関係を表現する隣接行列を用いて定式化する方法，ネットリストのI/Oに対する各論理素子の距離で各論理素子の関係を定式化する方法，および，各論理素子の接続関係を有限長のリストで表現することで弱い接続関係を切り捨てた表現で定式化する方法の3つの考案し，それぞれの有効性をニューラルネットワークの一種であるSOMを用いて検証した．検証の結果，各論理素子の接続関係を有限長のリストで表現することで弱い接続関係を切り捨てた表現で定式化する方法が3つの中で一番良いという評価結果が得られたが，コスト関数の比較を行った結果，同時にこれらのモデル化では配置や配線の混雑度はうまく扱えるが，配置配線において重要なクリティカルパス長や総配線をうまく処理できないことが分かった．そこで，平成29年度は定式化の研究においてこれらの要素を考慮する方法を検討する．
また，専用計算エンジンの研究では新しく購入したFPGAボードを専用計算エンジン実装用プラットフォームに変更し，各種評価を取っていくようにしたい．
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