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Construction of stochastic superconductor neural networks towards ultra-low-power machine learning

面向超低功耗机器学习的随机超导神经网络的构建

基本信息

批准号：
22H00220
负责人：
竹内尚輝
金额：
$ 26.54万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2027-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本年度は、確率的超伝導ニューラルネットワークを構成する要素回路の基礎検討を行った。【ニューロン回路】断熱磁束量子パラメトロン（AQFP）ベースの積和演算器およびシグモイド関数生成器により構成された超伝導ニューロン回路を提案し、数値解析により5 GHzの高速クロック周波数で動作することを示した。また、3層のニュラルネットワークを構成した際の消費エネルギーの見積もりを行い、10-100TOPS/Wの高いエネルギー効率で動作することを示した。なお、Stochastic computingの導入により、積和演算器はANDゲート等の基本素子により構成された。またシグモイド関数生成器は、AQFPと単一磁束量子（SFQ）回路を組み合わせることで、シンプルな回路構成でシグモイド関数を生成する。以上の設計指針により、低電力化なニューロン回路を実現した。【磁束量子メモリ】磁束保持ループとAQFP回路を組み合わせた確率的磁束量子メモリを提案し、数値解析による動作検証を行った。保持ループ中の磁束量子の数によりAQFPの出力信号の確率分布が制御され、所望のStochastic数を出力できることを確認した。また、バイアス抵抗によるジュール熱を排除するため、磁束バイアスにより動作する磁束保持ループを検討した。【ネットワーク構造の検討】ニューラルネットワークモデルから回路シミュレーションまでを繋ぐ、ヒエラルキー型のシミュレーション技術を検討した。また、システムの大規模化に向けて、超伝導ニューラルネットワークをタイル状に並べて集積度と演算性能を高めたアーキテクチャを検討した。【その他】本研究のコア技術であるAQFP回路のさらなる高機能化のため、低遅延クロック技術等を検討した。

This year, the basic analysis of the component circuit of the super-guide and the accuracy rate was carried out. [QFP] Thermal beam quantum filter (AQFP) product sum algorithm and parameter generator for the construction of a superconducting filter loop, parameter analysis for the operation of 5 GHz high-speed filter cycles 3 layers of high quality products, 10-100TOPS/W high quality products, 10-100TOPS/W Stochastic computing is composed of elements such as AND. The sigmoid correlation generator generates sigmoid correlations by combining AQFP with a single magnetic beam quantum (SFQ) loop, which is composed of a sigmoid loop. The above design guidelines are implemented in low power circuits. [Magnetic beam quantum model] Magnetic beam holding model: AQFP loop model: combination model: accuracy model: magnetic beam quantum model: proposal model: numerical analysis model: operation model: The accuracy distribution of AQFP's output signal is controlled by the number of magnetic beam quanta in the sample, and the desired Stochastic number is confirmed. The magnetic beam is held in place by the magnetic field. [Discussion on the structure of the engine] Discussion on the technology of the engine The large-scale development of the system is aimed at improving the integration and computing performance of the system. This paper discusses the technology of AQFP loop, such as high functionality and low latency.

项目成果

期刊论文数量（13）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

磁束ストレージループを用いたストカスティックメモリの動作実証

使用磁通量存储环演示随机存储器的操作

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
羅文輝;竹内尚輝;陳オリビア;吉川信行
通讯作者：
吉川信行

Low-Latency Adiabatic Quantum-Flux-Parametron Circuit Integrated With a Hybrid Serializer/Deserializer

与混合串行器/解串器集成的低延迟绝热量子通量参量管电路

DOI：
10.1109/access.2022.3230447
发表时间：
2022
期刊：
IEEE Access
影响因子：
3.9
作者：
Hironaka Yuki;Yamae Taiki;Ayala Christopher L.;Yoshikawa Nobuyuki;Takeuchi Naoki
通讯作者：
Takeuchi Naoki

Design of Arithmetic Function Generator Using Adiabatic Quantum-Flux-Parametron Technology

采用绝热量子通量参量管技术的算术函数发生器的设计