2023年電子情報通信学会ソサイエティ大会

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[A-1] 回路とシステム

2023年9月14日(木) 10:30 〜 11:45 全学教育棟 本館 南棟 1階S1X講義室

座長:山脇大造(富士フイルムヘルスケア)

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回路とシステム研専

[A-1-3] 3値勾配を用いたBNN学習アルゴリズムおよびMRAMアレイを用いたBNN

藤原優哉, 河原尊之 (東京理科大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード:BNN、MRAM、SOT、VCMA

Internet of Things (IoT) エッジデバイスは限られたコンピューティングリソースしか持たないため, エッジ側で高度なAI処理を実現するためには, 回路規模/消費電力を減らす必要がある. このような背景から, ソフトウェア面からは入力, 重み, 活性化値が2値であるBinarized neural network (BNN) が提案され, ハードウェア面からは, メモリ素子をデータ格納だけでなく演算処理にも使う構造であるComputing-in-memory (CiM) が提案されている. いずれの提案も演算処理に必要なコンピューティングリソースの低減が期待されている.
本研究では, 3値勾配を用いた新たなBNN学習アルゴリズムを提案し, そのアルゴリズムを磁気抵抗メモリ (MRAM) アレイを用いたCiMアーキテクチャに適用してエッジ側でのBNNを実現した. このMRAMアレイの性能はMNISTデータセットを用いた学習で評価した.

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