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J-GLOBAL ID：201802238450329511   整理番号：18A0706499

異種マイクロプロセッサにおけるハードウェア加速のための遺伝的プログラミングによる近似特徴抽出の利用【JST・京大機械翻訳】

Exploiting Approximate Feature Extraction via Genetic Programming for Hardware Acceleration in a Heterogeneous Microprocessor

著者 (2件)： Jia Hongyang (Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Verma Naveen (Department of Electrical Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： IEEE Journal of Solid-State Circuits  (IEEE Journal of Solid-State Circuits)
巻： 53  号： 4  ページ： 1016-1027  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0761A  ISSN： 0018-9200  CODEN： IJSCBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,低エネルギーセンサ推論応用のための不均一マイクロプロセッサを提示した。ハードウェア加速は,本質的なエネルギー効率とスループット利得を可能にすることを示したが,特徴抽出の場合にはプログラマブル計算が必要とされる重要な課題を提起する。これを克服するために,自動プログラム合成のための遺伝的プログラミングを利用するプログラマブル特徴抽出加速器(FEA)を提示した。これは近似的ではあるが高度に構造化された計算を可能にする。1)高度の特殊化;2)加速器へのプログラムの系統的マッピング;3)ユーザ制御可能な近似ノブによるエネルギースケーラビリティ。特徴抽出と分類加速器を備えたCPUを統合したマイクロプロセッサを130nm CMOSでプロトタイピングした。2つの医用センサ応用(脳波ベースの発作検出と心電図ベースの不整脈検出)は,CPUのみのアーキテクチャに対して加速器上に実装されたプログラマブル特徴抽出に対して,それぞれ325×と156×エネルギー低減を示し,CPU-ウィットコプロセッサアーキテクチャに対して,それぞれ7.6×と6.5×エネルギー削減を実証した。さらに,それぞれ20×と9×エネルギースケーラビリティを近似ノブにより実証した。プログラマブルFEAのエネルギー効率は,典型的なプログラマブル加速器を超えて,同じ技術における固定機能加速器のそれに近い220GOPS/Wである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加速器 ,  センサ ,  *近似法 ,  構造形成 ,  脳波 ,  プロトタイピング ,  心電図 ,  *遺伝的プログラミング ,  *特徴抽出 ,  スループット ,  利得 ,  *マイクロプロセッサ ,  エネルギー効率 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： プログラム合成 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 半導体集積回路  (NC03162T) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクロプロセッサ ,  ハードウェア ,  加速 ,  遺伝的プログラミング ,  近似 ,  特徴抽出