中原啓貴

ナカハラヒロキ | Nakahara Hiroki

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (1件)： http://www.hirokinakahara.sakura.ne.jp/

研究分野 (4件)：通信工学 , 情報ネットワーク , ソフトウェア , 情報学基礎論

研究キーワード (7件)：機械学習 , 多値論理 , 深層学習 , 計算機システム , 組込みシステム , リコンフィギャラブルシステム , FPGA

競争的資金等の研究課題 (4件)：

2019 - 2024 雑音畳込みニューラルネットワークの研究開発
2015 - 2019 次世代電波望遠鏡用周波数解析装置の研究開発
2012 - 2015 多値決定グラフに基く汎用プロセッサの研究開発
2008 - 2012 FPGAを用いた応用組込みシステム(主にネットワーク機器)

論文 (65件)：

Kota Ando, Jaehoon Yu, Kazutoshi Hirose, Hiroki Nakahara, Kazushi Kawamura, Thiem Van Chu, Masato Motomura. Edge Inference Engine for Deep & Random Sparse Neural Networks with 4-bit Cartesian-Product MAC Array and Pipelined Activation Aligner. 2021 IEEE Hot Chips 33 Symposium (HCS). 2021
Kota Ando, Kodai Ueyoshi, Kentaro Orimo, Haruyoshi Yonekawa, Shimpei Sato, Hiroki Nakahara, Shinya Takamaeda-Yamazaki, Masayuki Ikebe, Tetsuya Asai, Tadahiro Kuroda, et al. BRein Memory: A Single-Chip Binary/Ternary Reconfigurable in-Memory Deep Neural Network Accelerator Achieving 1.4 TOPS at 0.6 W. IEEE Journal of Solid-State Circuits. 2018. 53. 4. 983-994
Tomoya Fujii, Shimpei Sato, Hiroki Nakahara. A threshold neuron pruning for a binarized deep neural network on an FPGA. IEICE Transactions on Information and Systems. 2018. E101D. 2. 376-386
Akira Jinguji, Shimpei Sato, Hiroki Nakahara. An FPGA realization of a random forest with k-means clustering using a high-level synthesis design. IEICE Transactions on Information and Systems. 2018. E101D. 2. 354-362
Taro Fujii, Takao Toi, Teruhito Tanaka, Katsumi Togawa, Toshiro Kitaoka, Kengo Nishino, Noritsugu Nakamura, Hiroki Nakahara, Masato Motomura. New Generation Dynamically Reconfigurable Processor Technology for Accelerating Embedded AI Applications. 2018 IEEE Symposium on VLSI Circuits, Honolulu, HI, USA, June 18-22, 2018. 2018. 41-42

MISC (34件)：

米川晴義, 佐藤真平, 中原啓貴, 本村真人. 疎行列演算による3値化ディープニューラルネットワークの高速化 (リコンフィギャラブルシステム). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 117. 46. 7-11
藤井智也, 佐藤真平, 中原啓貴, 本村真人. 畳込みニューラルネットワークのニューロン刈りによるメモリ量削減とFPGA実現について (リコンフィギャラブルシステム). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 116. 417. 55-60
米川晴義, 中原啓貴, 本村真人. 電力性能効率に優れた二値化ディープニューラルネットワークのFPGA実装 (リコンフィギャラブルシステム). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 116. 417. 127-132
中原啓貴, 米川晴義, 笹尾勤, 岩本久, 本村真人. メモリベースに基づく2値化深層畳込みニューラルネットワークの実現 (リコンフィギャラブルシステム). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2016. 116. 210. 63-68
中原啓貴, 笹尾勤, 岩本久. Nested RNSの定数除算を用いた深層畳込みニューラルネットワークのFPGA実現について (リコンフィギャラブルシステム). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2016. 115. 400. 227-232

経歴 (4件)：

2016/04 - 現在東京工業大学准教授
2014/10 - 2016/03 愛媛大学講師
2012/10 - 2014/09 鹿児島大学助教
2007/09 - 2012/09 九州工業大学大学院情報工学研究院電子情報工学研究系九州工業大学情報工学研究科電子情報系笹尾研究室産学官連携研究員

受賞 (12件)：

2018 - Design Solution Forum 2018 最優秀エンジニア講演賞
2017 - Design Solution Forum 2017 最優秀エンジニア講演賞
2017 - IEEE/ACM International Workshop on Reconfigurable Architecture Best Demo Award
2016 - 多値論理フォーラム最優秀論文賞
2015 - IEEE CASS Shikoku Chapter Young Researcher Award

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所属学会 (3件)：

IPSJ , IEICE , IEEE

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