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  1. シンポジウム
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Gain-Cell DRAMを活用する近しきい値電圧動作に適した行列積演算器

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238264
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238264
3f3c5c9c-6216-4d57-9338-5cadcd744c10
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DAS2024040.pdf IPSJ-DAS2024040.pdf (1.2 MB)
 2026年8月21日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-08-21
タイトル
タイトル Gain-Cell DRAMを活用する近しきい値電圧動作に適した行列積演算器
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属
名古屋大学大学院情報学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Nagoya University
著者名 陳, 岱鋒

× 陳, 岱鋒

陳, 岱鋒

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増田, 豊

× 増田, 豊

増田, 豊

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石原, 亨

× 石原, 亨

石原, 亨

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,ニューラルネットワークアクセラレータなどのデータ集約型アプリケーションに対する需要が急速に高まっている.一方,集約するデータ量の爆発的増加に伴い,エネルギー消費の増加が深刻な課題になりつつある.例えば,ニューラルネットワークの学習や推論では,重み情報などをメモリ上で記憶するためにメモリと演算回路間のデータ転送が必要であり,データ移動に要する遅延や消費エネルギーのオーバヘッドが顕在化している.上記の学習と推論において,演算処理と記憶処理の両方を低消費エネルギー化する方法として,演算回路のみならずメモリを低電圧動作させる方策が考えられる.一方,単純な低電圧化は,メモリを含む行列積演算器全体の性能を大きく低下させ,かえって消費エネルギーを増加させるリスクを有する.本稿では,近しきい値電圧動作においても性能劣化を最小限に抑えることができる行列積演算器を提案する.メモリにはロジックプロセスとの完全互換性を有し面積効率の高い Gain-Cell DRAM を活用する.積和演算器の設計では,トランジスタの縦積み数が 2 以下の論理ゲートのみを利用し,論理段数を抑えるために潜在的 2 分木構造を有する対数近似乗算を活用する.これにより,低電圧化による遅延増加を大幅に緩和し,低消費エネルギー化を推進する.評価実験の結果,提案手法が既存の行列積演算器と比べてより良いエネルギー効率を達成することを確認した.
書誌情報 DAシンポジウム2024論文集

巻 2024, p. 255-262, 発行日 2024-08-21
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:37:11.855141
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