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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-204

カオス・ボルツマン・マシンをべースとしたレザバーコンピューティングの高位合成実装-外部メモリへのデータ圧縮による疎行列乗算の大規模化と効率化-

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228915
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228915
d32980e5-1485-4ee7-b1a6-30e84ad5dce9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23204048.pdf IPSJ-SLDM23204048.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-10
タイトル
タイトル カオス・ボルツマン・マシンをべースとしたレザバーコンピューティングの高位合成実装-外部メモリへのデータ圧縮による疎行列乗算の大規模化と効率化-
タイトル
言語 en
タイトル High-Level Synthesis Implementation of a Reservoir Computing based on Chaotic Boltzmann Machine-Improving scalability and efficiency of sparse matrix multiplication through a dedicated data compression in external memory-
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 FPGA応用
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
株式会社アイヴィス
著者所属
株式会社アイヴィス
著者所属
株式会社アイヴィス
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(英)
en
IVIS, Inc.
著者所属(英)
en
IVIS, Inc.
著者所属(英)
en
IVIS, Inc.
著者所属(英)
en
Kyushu Institute of Technology
著者名 松本, 茂樹

× 松本, 茂樹

松本, 茂樹

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市川, 湧希

× 市川, 湧希

市川, 湧希

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梶原, 信樹

× 梶原, 信樹

梶原, 信樹

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田向, 権

× 田向, 権

田向, 権

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著者名(英) Shigeki, Matsumoto

× Shigeki, Matsumoto

en Shigeki, Matsumoto

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Yuki, Ichikawa

× Yuki, Ichikawa

en Yuki, Ichikawa

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Nobuki, Kajihara

× Nobuki, Kajihara

en Nobuki, Kajihara

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Hakaru, Tamukoh

× Hakaru, Tamukoh

en Hakaru, Tamukoh

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,多次元空間における粒子の複雑なダイナミクスを利用したカオス・ボルツマン・マシン・レザバー・コンピューティング(CBM-RC)の FPGA 実装について報告する.自律移動ロボットのセンサ情報予測等への適用を想定しており,レザバーは大規模なものとなる.そのため重み情報は FPGA 外部の大容量メモリに格納することを前提に実装方式を設計する.CBM-RC ノードの変化の特性,及び,大規模レザバーの重み行列は一般的には疎行列になることを考慮し,重み行列の効率的な圧縮方法と FPGA での並列演算による効率的な実装方式を提案する.AMD(Xilinx)社の Alveo U50 FPGA 上に,ニューロン数 8000 以上の CBM-RC を実現した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper reports on an FPGA implementation of Chaotic Boltzmann Machine Reservoir Computing (CBM-RC). The reservoir will be large-scale, as it is expected to be applied to sensor information prediction for autonomous mobile robots. Therefore, the method is designed with the premise that the weight information is stored in a large memory outside the FPGA. Considering both the characteristics of CBM-RC and the weight matrix of a large-scale reservoir is generally a sparse matrix, an efficient compression method for the weight matrix and a parallel processing system are developed. A CBM-RC with more than 8000 neurons is realized using AMD (Xilinx) Alveo U50 FPGA.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2023-SLDM-204, 号 48, p. 1-6, 発行日 2023-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
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
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Ver.1 2025-01-19 11:40:25.851206
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