エッジAI向け省電力ニューラルネットワーク集積回路の構築
安藤 洸太
2019 年度 転籍 ／博士課程2年次
平成30年度〜日本学術振興会特別研究員
研究の概要
ニューラルネットワーク(Neural Network)を用いた深層学習(Deep Learning)が画像・音声認識や自動運転などの技術に応用され、その高い精度と汎用性により注目を集めています。しかしながらニューラルネットワークの計算処理は膨大であるため、現在はデータセンターの大規模な計算機を使ったクラウド上での処理が主流でありますが、目前に迫るIoT時代に向けて端末側で低電力かつ高速に処理する方法が望まれます。私の研究では、ニューラルネットワークの計算量とデータ量を削減できる二値化近似アルゴリズム(Binary Neural Network)を用い、メモリ直近で完結する並列処理を行って単一LSIで高効率にニューラルネットワークを処理するアクセラレータを設計しています。