2026-04-17T14:54:47Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195537 2025-01-19T23:03:32Z 1164:2036:9683:9785

メモ化と簡略乗算を用いたアプロキシメートコンピューティング手法の検討 Approximate Computing Technique Using Memoization and Simplified Multiplication 小野, 義基 宇佐美, 公良 Yoshinori, Ono Kimiyoshi, Usami 演算を近似化することで，多少の誤差を許容しつつ実行時間や消費エネルギーを削減する「アプロキシメートコンピューテイング（Approximate Computing:AC）」が，盛んに研究されている．今回我々は，AC 手法の一つである「メモ化を用いた AC（Fuzzy Memoization）」に注目した．そして，「メモ化を用いた AC」に簡略乗算を適用して改良し，出力の正確さを保ちつつ，実行時間や消費エネルギーを削減する手法を考案した．ARM ベースのプロセッサと FPGA を組み合わせた System on a Chip の一種である Zynq を用いて，この手法を用いたカラー画像のグレースケール変換アプリケーションを開発し，評価を行った．その結果，出力誤差をほとんど抑えた状態で，最大 28％ の実行時間の短縮と，最大 11％ の消費エネルギーの削減を達成した． In embedded systems, approximate computing can strongly promote reduction of execution time and energy consumption in exchange for some output errors. We focused on "Fuzzy memoization", which is one of the approximate computing techniques. We improved it by using simplifying multiplication. By this improvement, we have developed a novel technique to reduce execution time and energy consumption while keeping output precision. Then, we implemented an application for grayscale filters on the Zynq system that contains ARM-based processor and field-programmable gate array (FPGA). As a result, this system could reduce the execution time by up to 28% and reduce the energy consumption by 11% in spite of very high-quality output images. 情報処理学会 2019-05-08 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195537 2188-8639 AA11451459 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 2019-SLDM-188 3 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/195537/files/IPSJ-SLDM19188003.pdf application/pdf 1.7 MB