カオスボルツマンマシンを用いた アニーリングマシンのハードウェア実装

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-06-02
• タイトル: カオスボルツマンマシンを用いた アニーリングマシンのハードウェア実装
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hardware Implementation of Annealing Machine using Chaotic Boltzmann Machine
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科／ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター
• 著者所属: 九州工業大学大学院生命体工学研究科／ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology / Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology / Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 吉岡, 莞汰; 川島, 一郎; 田向, 権
• 著者名(英): Kanta, Yoshioka; Ichiro, Kawashima; Hakaru, Tamukoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ムーアの法則の終わりにより，次世代型コンピュータとして，さまざまな組み合わせ最適化問題を解けるアニーリング方式の量子コンピュータが注目されている．しかし，量子コンピュータは大規模な設備を必要 とするために，ディジタル回路によるアニーリングマシンの実装とその商用利用が本格化している．本研究では，ハードウェア実装に有利なモデルであるカオスボルツマンマシンを使用したアニーリングマシンの実装を行った．その結果，単一の FPGA ボードに対する実装では最大規模の 2048 ニューロンを実装し，CPU と比較した場合に約 2.5 倍高速に動作することが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With the end of Moore's law, annealing quantum computers that can solve various combinatorial optimization problems are attracting attention as next-generation computers. However, since quantum computers require large-scale computer facilities, the implementation of annealing machines using digital circuits and their commercial use are gaining popularity. In this study, we implemented an annealing machine using a chaotic Boltzmann machine, a model that is advantageous for hardware implementation. As a result, we implemented 2048 nodes, which is the largest implementation on a single FPGA board and found that it runs about 2.5 times faster than CPUs.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2022-AVM-117, 号 1, p. 1-6, 発行日 2022-06-02
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会