デスクトップコンピュータやノートパソコンのようにどんなソフトウェアでも動かせる計算機システムとは異なり,携帯電話,デジタルテレビ・電子レンジなどの家電製品,自動車・航空機・衛星などのように特定の処理を行う計算機システムを 組込みシステム (Embedded System) と言います.組込みシステムは,それぞれの機器にとって効率の良い処理をできるようにカスタマイズされたプロセッサ・専用回路,メモリなどから成り,それらの部品を製造コスト・性能・エネルギー・寿命などの観点から最適に設計することが求められています.モノのインターネット (Internet-of-Things; IoT) のシステムでは,従来の組込システムの制約が更に厳しくなっています.原研究室では,これらのニーズに応じて組込み/IoTシステムを最適・自動設計する技術を,ハードウェア・ソフトウェアの両面から広く研究しています.

IoTを加速するエッジコンピューティング向けアーキテクチャ
Architecture Designs towards Internet of Things/Edge Computing

エッジデバイス(クラウドの外にあり、我々の生活により身近なデバイス)上でデータを効率良く管理・処理することで、モノのインターネット(Internet-of-Things; IoT)技術の高度化・普及を更に加速し、我々の生活をより安全・豊かにすることができます。これまでのコンピュータアーキテクチャは、多様化するアプリケーションを網羅できるように多機能化し、機能や複雑さ(製造コスト)が膨れがってきています。本研究室では、新たなIoT技術を牽引するエッジコンピューティング向けのアーキテクチャが持つべき機能を再考し複雑さを抑えられる設計手法に取り組み、超小型・省エネで画期的なアーキテクチャの研究・開発を行っています。コンピュータアーキテクチャ(ハードウェア設計)と、そのメリットを最大化するソフトウェア開発の両面からアプローチしています。

・プロジェクト

JST ACT-I 加速フェーズ [情報と未来]: "大量ストリームデータのリアルタイム処理に向けた柔軟なアーキテクチャ探索と設計環境構築"

 

近年の組み込みプロセッサの傾向(上)と本研究室で開発している超小型プロセッサ(下)

小型プロセッサを応用したマルチ・メニーコアプロセッサ


次世代IoTニューラルネットワークアーキテクチャ
Next-Generation IoT Neural Network Architecture

 

近年は、様々な方法でソフトウェア(アプリケーション)を処理する方法(アーキテクチャ)があり、それらを活用したニューラルネットワーク向けアーキテクチャ・ソフトウェア開発に取り組んでいます。①近年活発に研究・開発されている省エネメモリは、メモリでありながら行列の積和演算を効率的に処理できるという特徴を持っています。本研究室では、その特徴を応用し、超省エネメモリベースのニューラルネットワークアーキテクチャを開発しています(右上図)。複数台の安価なマイコン(Arduino)を用いた並列分散型ニューラルネットワークアーキテクチャを実現することで、製造コストを劇的に抑えられます。これにより、より多様なシステムを人工知能(AI)化し、様々な社会問題を解決することを目指しています(右下図)。その他、GPGPUFPGA(再構成可能デバイス)、スマートフォン等も対象に、ハードウェア・ソフトウェア(アプリケーション)の両面から幅広く研究・開発を行っています。

・共同研究

     Prof. Shafique, Technische Universität Wien, Austria

     北海道大学 浅井教授

 


生物から学んだアルゴリズム:効率的な解探索コンピュータ
Bio-Inspired Algorithm: Computer for Efficient Solution Search

どんなに単純な生物(単細胞生物)でも、生きるための(なるべく効率的な)アルゴリズムを有しています。我々が着目しているアルゴリズムは、単細胞生物のアメーバが嫌いな光を避けながら食べ物を探索するアルゴリズムです。アメーバは、光の照射ルールを学びつつ、並列して複数の足を延ばすことで、短時間で解を探索(食べ物に到達)できます。このような並列探索する仕組みをハードウェアの並列性に帰着し、充足可能性問題 (SAT問題)や組み合わせ最適化問題の解探索コンピュータをFPGAで開発しています。実社会では、組込みシステム(特に歩行ロボットなど)の制御(ロボットが障害物をよけながらバランスよく進むための制御など)に展開していきます。

・共同研究

 慶応義塾大学 青野准教授天野教授

 横浜国立大学 竹内准教授

 日本国内企業

 


新たなコンピューティングパラダイム:積極的な近似計算
Novel Computing Paradigm: Approximate Computing

積極的な近似計算とは、人が知覚できないぐらいの計算誤差を積極的に取り入れる代わりに高速にアプリケーション実行する新たなコンピューティングパラダイムとして、学術研究だけでなく、産業界においても注目されている技術です。また、近年は、日本が強化すべき技術として、国の技術ロードマップにも組み込まれています。本研究室では、この技術を組込みシステムに応用することで、これまでのアーキテクチャ設計の問題を解決してきました。新たなアーキテクチャ設計手法・ソフトウェア開発手法の確立を目指します。

・共同研究

 Prof. Jason Anderson, University of Toronto, Canada

 立命館大学 冨山教授山下教授

 日本国内企業

 

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