文献

J-GLOBAL ID：201802251389632919   整理番号：18A0704405

効率的なストカスティック数複製器と合成関数回路を用いたその評価

著者 (4件)： 石川遼太 (早稲田大) ,  多和田雅師 (早稲田大) ,  柳澤政生 (早稲田大) ,  戸川望 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 480(DC2017 89-106)  ページ： 209-214  発行年： 2018年02月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人工知能や,画像処理などの分野のハードウェア実装のため,回路面積を小さくできる計算方法の需要が高まっている。ストカスティックコンピューティングでは算術演算を単純な論理回路で実装できるため,注目を集めている。ストカスティックコンピューティングでは,ランダムに生成されたビット列(ストカスティック数)が論理回路に1ビットずつ入力される。同じ値を複数回回路中で使用する場合,ストカスティック数を複製する必要があるが,複製されたものが独立でない場合,それらを用いた演算の出力は正しいものにならない。本稿では,RRR複製器と呼ばれる複製器を紹介し,再収斂を持つ合成関数回路にそれを実装,評価する。RRR複製器ではビット並び替えによって複製され,複製されたストカスティック数は入力ストカスティック数に対して等しい値と独立なビット列を持つ。このRRR複製器を合成関数回路に埋め込み,その精度をシミュレーションにより算出し,論理合成によりその面積と遅延を算出する。合成関数回路に実装した際に,既存の複製器と比べてMSEを64%-94%削減することを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *複製 ,  *関数 ,  *合成 ,  *回路 ,  人工知能 ,  画像処理 ,  ハードウェア ,  面積 ,  演算 ,  論理回路 ,  論理合成 ,  誤差 ,  収束
準シソーラス用語： 算術演算 ,  MSE【誤差】 ,  収斂

分類 (1件)： 論理回路  (NC05070B)

引用文献 (8件)：

• B.R. Gains, “Stochastic computing,” in Proc. Spring Joint Computer Conference, pp.149-156, 1967.
• B.D. Brown and H.C. Card, “Stochastic neural computation I: Computational elements,” IEEE Transactions on Computing, vol.50, no.9, pp.891-905, 2001.
• V. Canals, A. Morro, A. Oliver, M.L. Alomar, and J.L. Rossell, “A new stochastic computing methodology for efficient neural network implementation,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol.27, no.3, pp.551-564, March 2016.
• P. Li and D.J. Lilja, “Using stochastic computing to implement digital image processing algorithms,” in Proc. 29th International Conference on Computer Design (ICCD), pp.154-161, 2011.
• A. Alaghi, C. Li, and J.P. Hayes, “Stochastic circuits for real-time image-processing applications,” in Proc. 50th Annual Design Automation Conference, pp.136:1-136:6, DAC '13, ACM, New York, NY, USA, 2013.

タイトルに関連する用語 (3件)： 複製 ,  関数 ,  評価