深層ニューラルネットワーク向けプロセッサ技術の実例と展望

本村 真人  高前田 伸也  植吉 晃大  安藤 洸太  廣瀨 一俊  

誌名
電子情報通信学会論文誌 C   Vol.J103-C   No.5   pp.288-297
公開日: 2020/03/31
Online ISSN: 1881-0217
DOI: 
論文種別: 招待論文
専門分野: 電子回路
キーワード: 
深層学習,  プロセッサ,  アクセラレータ,  量子化,  バイナリ,  ニューラルネット,  構造型処理,  リコンフィギュラブルハードウェア,  ニアメモリコンピューティング,  ドメイン志向アーキテクチャ,  

本文: FreePDF(1.5MB)


あらまし: 
いわゆる人工知能(AI: Artificial Intelligence)の中心分野として,応用-アルゴリズム-アーキテクチャ-ハードウェア実装の各技術レイヤを縦断して,深層ニューラルネットワークの研究が活発に進められている.今後この技術が更に社会に埋め込まれ,Society5.0のビジョンが示す方向で活用されていくためには,ソフトウェア技術とハードウェア技術の密な連携により,その処理効率を大幅に向上していくことが重要である.本論文では,著者らのグループで近年進めてきたこの分野の研究内容を中心に,鍵となるハードウェア技術や研究アプローチを論じ,将来の発展を展望する.