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所属
適応システム学講座
職位
准教授
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教育

担当科目 - 大学
担当科目 - 大学院

研究

研究分野
略歴
現在の研究課題
動的再構成デバイスへの回路設計自動化ツールおよびアプリケーションの実装、科学技術計算を高速化するためのHwの研究
研究内容キーワード
所属学会

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主な研究

計算中にLSIチップ内配線を変更 ~やわらかいスーパーコンピュータの実現~

〇やわらかい?
「やわらかい」とは「フレキシブル(柔軟)」の意であり、具体的には、LSIチップ内の配線すなわちチップの機能を変化させることである。この種のLSIチップはFPGA (Field-Programmable Gate Array) と呼ばれている。

〇研究の目的
やわらかいハードウェアを用いた研究として、多数のFPGAで構成された計算システムを動作中に変更できるよう管理する機構を開発する。FPGAを用いて応用計算を計算するシステムは多数あるが、汎用的な問題に対して従来手法よりも高速に計算を行うことができるのが本システムの特徴である。本研究では、高速に計算することができるシステムに柔軟性をもたせ、コンピュータの内部の指令で回路構成が切り替えられるよう変更する。また、このシステムがどの程度利用効率が増し、性能が劣化するかを実験で確認する。

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Research on Adaptive Neuro-inspired Computing System and Platform

生物の脳はフォン・ノイマンタイプの従来のコンピュータとは異なる複雑な仕組みで並列処理を行っている。我々の脳は、低消費エネルギーで、誤動作が少なく、かつ高い処理能力を備えている。消費電力はわずか20Wであり、脳の神経回路網は仮にそれらの一部に障害があってもあるいは、神経細胞が死んだとしても生体が必要とするように動き続ける。我々は、複雑な認識動作に向けてチップ内学習や認識能力を備えた適応性かつ信頼性の高い神経回路網タイプのコンピュータシステムに向けて、優れたアルゴリズムやアーキテクチャを追求している。これらの中で最も力を入れている分野は、以下のようなテーマである。

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  • 神経回路網的チップ向けの通信ネットワーク
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  • 高い再構成能力とそれに応じた適応能力を実現する手法
  • |TAB|
  • 高い耐障害性
  • |TAB|
  • 学習回路群
さらには、これらの研究を追求してゆく過程で従来のコンピュータアーキテクチャにおける消費電力と実行能力の最適化についても知見が得られるであろう。

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