@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228877,
 author = {澄川, 玲維 and 小菅, 敦丈 and 濱田, 基嗣 and 黒田, 忠広 and Rei, Sumikawa and Atsutake, Kosuge and Mototsugu, Hamada and Tadahiro, Kuroda},
 issue = {10},
 month = {Nov},
 note = {グーグルスピーチコマンドデータセットに含まれる 35 個全ての音声コマンドを認識できる，183.4nJ/ 推論のシングルチップ布線論理型 DNN プロセッサを開発した．このプロセッサは完全に論理合成可能で設計コストを低く保ちながら，最先端のアナログプロセッサに比べて 3.5 倍の音声コマンドを認識でき，1.6 倍のエネルギー効率を達成した．16 層の DNN に必要な回路と配線全てを一つのチップに実装することで重み係数や中間データの DRAM や SRAM による保持が不要化された．提案されたアーキテクチャは 152.8μW という，バッテリー駆動された IoT デバイスで常時オンのアプリケーションを動作させるのに十分な低電力動作を可能にした．, A 183.4-nJ/inference single-chip wired-logic DNN processor that is capable of recognizing all 35 commands defined in the industrial standard voice recognition data set (Google Speech Command Dataset) is developed. The algorithm-circuit co-optimized processor recognizes 3.5 times more commands with 1.6 times higher energy efficiency than the state-of-the-art analog processor while keeping design cost low. By implementing all the processing circuits and wiring required for the 16-layer DNN onto a single chip, the need to store weight coefficients and intermediate data in DRAM/SRAM is eliminated. Owing to the proposed architecture, a low power consumption of 152.8 W is achieved, which is low enough for always-on applications on battery-powered IoT devices.},
 title = {183.4nJ/推論，152.8μWで常時オン動作する35音声コマンド認識応用向けのシングルチップ布線論理型DNNプロセッサ},
 year = {2023}
}