コンピューティング・アーキテクチャ研究室

重いソフト、待てば早くなる時代はもう来ない

教員

  • 教授:中島 康彦

    教授:
    中島 康彦

  • 客員教授:木村 睦

    客員教授:
    木村 睦

  • 准教授:中田 尚

    准教授:
    中田 尚

  • 助教:Tran Thi Hong

    助教:
    Tran Thi Hong

  • 助教: 張 任遠

    助教:張 任遠

E-mail { nakashim, , nakada, hong, rzhang }[at] is.naist.jp

研究を始めるのに必要な知識・能力

世の中に存在する様々なコンピュータシステムの構成に関する好奇心。 計算基盤がブラックボックスで良いとは考えない探究心。
 アルゴリズムを考えプログラムに表現できる実装力。

研究室の指導方針

 まず、研究対象とするアプリケーションを選択し、次に、挑戦したい計算基盤をおおまかに選択します。その後は、文献調査に進み、既存プログラム、既存シミュレータ、様々な性能評価ツール、あるいは、デジタル回路設計ツール、アナログ回路設計ツール等を駆使して問題点を明らかにし、教員の助言を受けながら課題を設定し、解決していきます。自ら開発したプログラム、アーキテクチャ・シミュレータ、あるいは回路を定量的に評価し、対外発表を行って、最終的に論文にまとめます。

この研究で身につく能力

すでに、多くの種類の非ノイマン型コンピュータが発表されています。これらを使いこなすには、従来型コンピュータ向けの汎用プログラミング言語の知識だけでは全く不十分で、計算基盤はブラックボックスで良いと考える研究者・技術者は、徐々に取り残されていきます。入手可能なハードウェアシステムと動かしたいアプリケーションを直結させる能力、機能が不足する場合にハードウェアシステムに対して具体的な提案ができる能力、さらには、ハードウェアに合わせて柔軟にアルゴリズムを調整できる能力が身につきます。

修了生の活躍の場

以前はコンピュータメーカーに多く就職していましたが、今では、アプリケーション層に近い企業にも就職が広がってきています。ハードウェアとソフトウェアの両方がわかる人材は、これまでも売り手市場でしたが、今後、この傾向がさらに顕著になっていくと予想しています。

研究内容

半導体の性能向上が行き詰った今、新しいアルゴリズムやソフトウェアを実装できるコンピュータシステムは2択です。何年たっても同じ性能の従来型コンピュータに安住するか、アルゴリズムを直接写像する非ノイマン型コンピュータに踏み出すか、選択肢はここにあります。
コンピューティング・アーキテクチャ研究室では、主に小型高性能計算基盤に焦点を当て、5つの研究グループが活動しています。

高性能シストリックリングアレイアーキテクチャグループ

Googleなどアプリケーション層の企業が自前のアクセラレータを開発する時代が到来しています。しかし、ノイマン型コンピュータと全く異なるシステムは当初は使い難いため普及に時間がかかります。そこで非ノイマン型の中でも比較的移行しやすいシストリックリング型アクセラレータ(IMAX)の研究を進めています。LSIを単純に接続するだけでスケーラブルに性能向上できるエッジコンピューティング基盤のプロトタイプが完成しています。

CMOSストカスティックアクセラレータグループ

従来のアナログコンピュータはオペアンプによる固定関数機能のみ利用可能でした。本グループでは、任意の多入力関数を実現可能なストカスティック計算基盤の実現を目指しています。アナログとのハイブリッド構成により、デジタル回路よりも格段に高速かつ小型の回路構成とすることができます。

ニューロモーフィック計算基盤グループ

神経細胞の構造を模倣したニューロモーフィックLSIの開発が盛んになっています。本グループでは、ホップフィールドネットワーク+クロスポイントシナプス構造、および、セルラニューラルネットワーク+積層シナプス構造の2種類のLSIを研究開発しています。3D積層による超大規模化が目標です。

超小型低電力ブロックチェインアクセラレータグループ

IoT向けブロックチェインアクセラレータについて研究しています。最適なパラメータ、新しい演算アルゴリズム、回路アーキテクチャを探索し、超小型コンピュータと組み合わせて低電力高信頼IoTデバイスの実現に貢献します。

VBGMMアクセラレーショングループ

畳み込み演算主体のニューラルネットワークとは異なる機械学習アルゴリズムと高速実装技術を研究しています。GPGPU、FPGA高位合成、その他独自開発アクセラレータを計算基盤として用います。

図1:各種非ノイマン型計算基盤

図1:各種非ノイマン型計算基盤

図2:アナログ型ニューロモーフィックとストカスティック計算基盤

図2:アナログ型ニューロモーフィックとストカスティック計算基盤

図3:ニューロモーフィックチップ

図3:ニューロモーフィックチップ

図4:ブロックチェインアクセラレータ

図4:ブロックチェインアクセラレータ

研究設備

一般的にどこにでもある高性能GPU搭載サーバはもちろん、多数のシミュレーション用サーバ、様々なFPGAを搭載した実験設備、試作LSIを実用的に評価する多数の実験設備があります。回路評価には、VDECを利用した豊富なCADツール、先端プロセスのテクノロジライブラリが揃っています。現在、シストリックリングアレイアクセラレータ、ストカスティック計算アクセラレータ、ニューロモーフィックLSI,ブロックチェインアクセラレータなどを開発しています。各自の机にはマルチモニタの高性能Linux-PCを設置しています。

研究業績・共同研究・社会活動・外部資金など

  • 研究業績:2006年研究室創設以降、研究室メンバの受賞22件、査読付論文・国際会議148件、特許46件、招待講演含む口頭発表162件
  • 共同研究:海外企業・大学、国内企業・大学等
  • 社会活動:国際会議・国内学会・研究会・各種委員会の委員長、幹事団、運営委員等
  • 外部資金:2006年研究室創設以降、科研費基盤(A)2件、基盤(B)1件、若手(B)2件、挑萌芽2件、NEDO 2件、JST 7件(内ALCA1件、さきがけ3件)、STARC 3件、企業10件以上