ニアスレッショルド回路の演算効率を最大化する近似コンピューティング基盤の創出

创建近似计算平台，最大限度地提高近阈值电路的计算效率

• 批准号: 20K19768
• 负责人: 塩見 準
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University (2021-2022)Kyoto University (2020)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K19768/
• 关键词: 計算機システム; 省エネルギー; 低消費電力化; ニアスレッショルドコンピューティング; 近似コンピューティング

定格値の半分以下の電源電圧で集積回路を稼働させるニアスレッショルドコンピューティングと、多少の計算誤りを許容する近似コンピューティングを融合させた高効率コンピューティング基盤について、本年度は以下の3課題に取り組んだ。(1) 低電圧領域ではオンチップメモリに部分的な動作故障が発生する。エッジ向け脳型コンピュータアーキテクチャの一種であるHyperDimensional Computingシステムに対して、予め適切な学習を施すことで、動作故障に起因する計算誤りを吸収して推論できることを示した。具体的には、従来手法と比べて推論精度をほぼ落とすことなく電源電圧を約25%下げることができ、結果として消費エネルギーをほぼ半減できることを明らかにした。国際会議で1件、国内研究会で1件の発表を行い、1件の受賞があった。現在、さらなる設計改良を重ね論文誌に投稿している。(2) 集積回路に与えられた要求動作速度を満たしつつ、消費エネルギーを最小化する電源電圧とバックゲート電圧の最適化システムを前年度に設計した。この成果をまとめた内容が論文誌で採択された。65-nmプロセスにおいて、電圧最適化に必要な遅延が1 msから13 usに短縮できた。ミリ秒オーダの応答性が求められる組込システムに適用できる見込みをつけた。(3) ゼロ要素を多く処理する応用を前提に、ゼロを記憶したビットセルを検知し、自律的に当該セルにパワーゲーティングを施すスタンダードセルメモリ構造を提案した。ゼロを記憶したビットセルのみにパワーゲーティングを行うため、オンチップメモリとしての機能性を損なわずにリーク電力を削減できる。55-nmプロセスでの実験の結果、オンチップメモリにほぼゼロが書き込まれる場合、すべて1が書き込まれる時と比較して、33%のリーク電力を削減できることを示した。国際会議にて1件の発表を行った。

今年，我们解决了以下三个问题，内容涉及相结合的高效率计算平台，该平台结合了接近阈值计算，该平台在电源电压的额定值电压小于额定值的一半和近似计算的电源电压下运行集成电路，并允许稍微计算误差。 （1）在低压区域，部分操作失败发生在片上内存中。已经表明，通过提前对高维计算系统进行适当的学习，这是一种面向边缘的脑型计算机架构，可以吸收和推断由操作失败引起的计算错误。具体而言，据显示，与常规方法相比，可以将电源电压降低约25％，而无需几乎降低推理精度，结果，能耗几乎可以减半。在国际会议上进行了一次演讲，并在国内研究小组中进行了一份演讲，并获得了一项奖励。目前，日记正在进一步改进设计。 （2）在上一年，一种用于优化电源电压和后门电压的系统旨在最大程度地减少能源消耗，同时满足提供给集成电路的所需的运行速度。该期刊中接受了该结果的摘要。在65 nm的过程中，电压优化所需的延迟可以从1 ms减少到13。预计它适用于嵌入式系统，这些系统需要按毫秒的顺序进行响应。 （3）假设应用程序涉及处理许多零元素，我们提出了一种标准的细胞存储器结构，该标准的单元存储器结构可检测存储的零元素并自主将功率门控在细胞上。由于仅在存储零的位单元上执行功率门控，因此可以降低泄漏功率，而不会损害功能作为芯片内存。 55 nm过程中的实验表明，当将接近零写入芯片内存时，与所有1书写时相比，泄漏功率可以降低33％。在国际会议上进行了一次演讲。

项目成果

Zero-Aware Fine-Grained Power Gating for Standard-Cell Memories in Voltage-Scaled Circuits

• DOI: 10.1109/socc56010.2022.9908116
• 发表时间: 2022-09
• 期刊: 2022 IEEE 35th International System-on-Chip Conference (SOCC)
• 作者: Jun Shiomi;Shogo Terada;T. Ishihara;H. Onodera

Approximation-Based Implementation for a Minimum Energy Point Tracking Algorithm over a Wide Operating Performance Region

在广泛的操作性能区域内基于近似的最小能量点跟踪算法的实现

• 发表时间: 2022
• 作者: Shoya Sonoda;Jun Shiomi;Hidetoshi Onodera
• 通讯作者: Hidetoshi Onodera

DependableHD: A Hyperdimensional Learning Framework for Edge-Oriented Voltage-Scaled Circuits

DependableHD：面向边缘的电压缩放电路的超维学习框架

• 发表时间: 2023
• 作者: Dehua Liang;Hiromitsu Awano;Noriyuki Miura;Jun Shiomi
• 通讯作者: Jun Shiomi

Approximation-Based System Implementation for Real-Time Minimum Energy Point Tracking over a Wide Operating Performance Region

基于近似的系统实现，可在广泛的运行性能区域内进行实时最小能量点跟踪

• DOI: 10.1587/transfun.2022vlp0006
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
• 作者: SONODA Shoya;SHIOMI Jun;ONODERA Hidetoshi
• 通讯作者: ONODERA Hidetoshi

幅広い動作性能領域で最小エネルギー動作点を追跡するアルゴリズムの近似演算に基づく高効率実装

基于算法的近似计算的高效实施，在广泛的操作性能范围内跟踪最小能量操作点

• 发表时间: 2021
• 作者: 園田翔也;塩見準;小野寺秀俊
• 通讯作者: 小野寺秀俊