卒業生とその進路

リコンフィギャラブルハードウェアを用いた深層学習処理システムに関する研究


植松 瞭太

2018 年度 卒 /修士(情報科学)

修士論文の概要

本研究はリコンフィギャラブルアーキテクチャを活用する高効率なニューラルネットワーク処理システムに関するものである。まず、動的再構成ハードウェアの動的再構成性を活かしてデータパスの切り替えによるCNNの高効率化を図り、これを示した。次に従来存在していなかったニューラルネットワークをFPGAに実装するためのフレームワークを提案し、一部を実装、フレームワーク使用時のオーバーヘッドを示した。

学術論文

  1. Ando K., Ueyoshi K., Oba Y., Hirose K., Uematsu R., Kudo T., Ikebe M., Asai T., Takamaeda-Yamazaki S., and Motomura M., "Dither NN: hardware/algorithm co-design for accurate quantized neural networks," IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E102, pp. 2341-2353 (2019).
  2. Hirose K., Uematsu R., Ando K., Ueyoshi K., Ikebe M., Asai T., Motomura M., and Takamaeda-Yamazaki S., "Quantization error-based regularization for hardware-aware neural network training," Nonlinear Theory and Its Applications, vol. E9-N, no. 4, pp. 453-465 (2018).

国際会議

  1. Ando K., Ueyoshi K., Oba Y., Hirose K., Uematsu R., Kudo T., Ikebe M., Asai T., Takamaeda-Yamazaki S., and Motomura M., "Dither NN: an accurate neural network with dithering for low bit-precision hardware," The 2018 International Conference on Field-Programmable Technology (FPT'18), Tenbusu-Naha Hall, Naha, Japan (Dec. 10-14, 2018).
  2. Kudo T., Ueyoshi K., Ando K., Hirose K., Uematsu R., Oba Y., Ikebe M., Asai T., Motomura M., and Takamaeda-Yamazaki S., "Area and energy optimization for bit-serial log-quantized DNN Accelerator with shared accumulators," IEEE 12th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip, Vietnam National University, Hanoi, Vietnam (Sep. 12-14, 2018).
  3. Uematsu R., Ando K., Ueyoshi K., Hirose K., Ikebe M., Asai T., Takamaeda-Yamazaki S., and Motomura M., "Exploring CNN accelerator design space on a dynamically reconfigurable hardware platform," The 21st Workshop on Synthesis And System Integration of Mixed Information Technologies (SASIMI 2018), Kunibiki Messe, Matsue, Japan (Mar. 26-27, 2018).
  4. Takamaeda-Yamazaki S., Ueyoshi K., Ando K., Uematsu R., Hirose K., Ikebe M., Asai T., and Motomura M., "Accelerating Deep Learning by Binarized Hardware," Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2017 (APSIPA ASC 2017), Aloft Kuala Lumpur Sentral Sentral, Kuala Lumpur, Malaysia (Dec. 12-15, 2017).
  5. Hirose K., Uematsu R., Ando K., Orimo K., Ueyoshi K., Ikebe M., Asai T., Takamaeda-Yamazaki S., and Motomura M., "Logarithmic Compression for Memory Footprint Reduction in Neural Network Training," 5th International Workshop on Computer Systems and Architectures (CSA 2017), Aomori Prefecture Tourist Center, Aomori, Japan (Nov. 19-22, 2017).
  6. Hirose K., Uematsu R., Ando K., Ueyoshi K., Ikebe M., Asai T., Motomura M., and Takamaeda-Yamazaki S., "A Regularization Approach for Quantized Neural Networks," International Workshop on Highly Efficient Neural Networks Design (HENND 2017), Lotte Hotel City Center, Seoul, Korea (Oct. 20-20, 2017).

受賞

  1. Ando K., Ueyoshi K., Oba Y., Hirose K., Uematsu R., Kudo T., Ikebe M., Asai T., Takamaeda S., and Motomura M., "Dither NN: An Accurate Neural Network with Dithering for Low Bit-Precision Hardware," FPT'18 - Best Paper Award, Dec. 13, 2018.
  2. Uematsu R., "Exploring CNN accelerator design space on a dynamically reconfigurable hardware platform," IEEE CEDA All Japan Joint Chapter - SASIMI Young Researcher Award, Mar. 26, 2018.

国内学会

  1. 高前田 伸也, 植松 瞭太, 藤澤 慎也, 藤崎 修一, 本村 真人, "ディープニューラルネットワーク向け拡張可能な高位合成コンパイラの開発," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会 (RECONF), LINE Fukuoka, (福岡), 2018年9月17-18日.
  2. 大羽 由華, 安藤 洸太, 廣瀨 一俊, 植吉 晃大, 植松 瞭太, 工藤 巧, 黒川 圭一, 池辺 将之, 浅井 哲也, 本村 真人, 高前田 伸也, "二値化ニューラルネットワークに基づいたハードウェア指向高精度モデルの検討," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会 (RECONF), ゲートシティ大崎, (東京), 2018年5月24-25日.
  3. 工藤 巧, 植吉 晃大, 安藤 洸太, 植松 瞭太, 廣瀨 一俊, 大羽 由華, 池辺 将之, 浅井 哲也, 本村 真人, 高前田 伸也, "対数量子化を用いた可変長ビットシリアル型DNNアクセラレータの面積最適化手法," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会 (RECONF), ゲートシティ大崎, (東京), 2018年5月24-25日.
  4. 安藤 洸太, 植吉 晃大, 大羽 由華, 廣瀨 一俊, 植松 瞭太, 工藤 巧, 池辺 将之, 浅井 哲也, 高前田 伸也, 本村 真人, "ディザ拡散を用いた組み込み向け二値化ニューラルネットワークの高精度化手法の検討," LSIとシステムのワークショップ, 東京大学生産技術研究所, (東京), 2018年5月14-15日.
  5. 廣瀨 一俊, 植松 瞭太, 安藤 洸太, 折茂 健太郎, 植吉 晃大, 高前田 伸也, 池辺 将之, 浅井 哲也, 本村 真人, "対数量子化による深層ニューラルネットワークのメモリ量削減," 電子情報通信学会コンピュータシステム研究会 (CPSY), 登別温泉第一滝本館, (登別), 2017年5月23日.
  6. 植松 瞭太, 廣瀨 一俊, 安藤 洸太, 折茂 健太郎, 植吉 晃大, 高前田 伸也, 池辺 将之, 浅井 哲也, 本村 真人, "動的再構成ハードウェアアーキテクチャを活かしたCNNの実装と評価," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会 (RECONF), 登別温泉第一滝本館, (登別), 2017年5月22日.
  7. 安藤 洸太, 植吉 晃大, 廣瀨 一俊, 折茂 健太郎, 植松 瞭太, 高前田 伸也, 池辺 将之, 浅井 哲也, 本村 真人, "二値化ニューラルネットワークアクセラレータのアーキテクチャ検討," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会 (RECONF), 登別温泉第一滝本館, (登別), 2017年5月22日.