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深層学習用ハードウェアアクセラレータに関する研究

深度学习硬件加速器研究

基本信息

批准号：
19J30002
负责人：
植吉晃大
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

深層学習は実用的な画像・音声認識において極めて高い性能を示し、世界的にニューラルネットの第三次ブームを引き起こしている。深層学習は予測・分類の非常に高い性能を示すが、計算量が膨大なため、実用的に応用・発展を遂げていくために、高効率(=電力/時間)なハードウェアシステムの構築が求められている。本研究では、ハードウェアに親和性を持たせたアルゴリズムを考案・評価し、シミュレーションレベルで精度誤差を1%未満で抑える低消費電力な計算機アーキテクチャを提案する。平成３１年度では、深層学習用ハードウェアアクセラレータチップの調査と実験を行った。計算回路規模を見積もり、その計算回数を減らすための新しい深層ニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Network)モデルを提案した。DNN計算は、DNNの最小演算単位であるシナプス計算を、並列に大量に行う。これらは、単純な積和演算の繰り返しであるため、これらの計算を少ないメモリアクセスで、他並列に行うことが、効率的なハードウェア設計の肝となる。しかし、これらは学習済みのモデルが定義されると、決められた仕様の下で、ハードウェア設計者が最適設計を行う必要があった。本研究では、モデル設計自体もハードウェア設計者が仕様を決められるような新しい機構を提案した。少ないオーバーヘッドの予測器を用いて、動的に本流のDNN計算をスキップする機構である。これは、計算規模と精度を、学習済みモデルに対して、後から調整することが可能となる。平成３１年度では、これをベースとした、実回路上での回路規模・電力の評価を行った。

Deep learning is used in the image, sound recognition, high performance, the world, the third generation, and the beginning of the world. Deep learning is a very high performance indicator for prediction and classification, and the calculation amount is increased. The application and development of deep learning is very high. The construction of deep learning is very difficult. This study is aimed at evaluating the accuracy of low power consumption computers with an accuracy of less than 1% and reducing their cost. Heisei 31 years, deep learning for the " The calculation loop size is calculated by adding the number of calculation loops to the calculation loop size. DNN calculation, DNN minimum calculation, parallel calculation The calculation of pure product sum is based on the design of pure product sum. For example, if you want to learn how to design, you can choose the best design. This study is aimed at designing a new organization from scratch. A small number of sensors are used in the calculation of DNN in this flow. The calculation scale, accuracy, learning, and adjustment are possible. Heisei 31 year, the circuit size, power evaluation,