コンピューティング・アーキテクチャ研究室

次世代の計算・通信パラダイムに関する最先端を走る

教員

  • 教授:中島 康彦

    教授:
    中島 康彦

  • 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 }[at] is.naist.jp

研究室概要

コンピューティング・アーキテクチャ研究室では、超小型低電力高性能コンピュータシステムを開発できる次世代技術者を育成しています。具体的には、アプリケーション、ライブラリ、プロセッサ、アクセラレータ、高位合成、FPGA、超低電力無線回路、アナログ回路などの様々な階層・視点から、次世代コンピュータ開発に必要な基盤技術を追求しています。最近のテーマは、IoT向け小型・低電力・高性能コンピュータアーキテクチャ、CGRA型計算アクセラレータ、802.11ah超低電力無線回路、Light-Field画像処理アクセラレータ、機械学習アクセラレータ、FPGA活用フレームワーク、高位合成ハードソフト協調設計環境、メモリインテンシブコンピューティング、GPU/メニコアモデリング、新素材フィルムコンピュータ、アナログニューラルネットコンピュータです。

IoT向け小型・低電力・高性能コンピュータアーキテクチャ

IoT向けコンピュータではメモリコストの削減が重要です。メモリバンド幅あたり性能においてGPGPUを凌駕する新しいコンピュータの研究を進めています。CGRA型アクセラレータ研究には国内外から連携の打診が来ています。

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Light-Field画像処理、機械学習アクセラレーション

特殊なレンズを通して撮影した画像を使用すると、撮影後にフォーカスを変更したり、奥行き画像を生成したり、臨場感あふれる静止画再生を行うことが可能となります。ただし、携帯機器において滑らかに再生するためには、膨大な計算を効率よく実行する斬新な計算機構が必要です。プログラム可能な計算機としての最適な機構を研究しています。IoT向け小型機器での機械学習アクセラレーションにも取り組んでいます。

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超高速学習LSIアーキテクチャ、画像認識LSIの探索システム応用

センサーネットワークを中心としたIoTシステムの活用方法の一つとして、探索システムの開発を目指しています。多数のカメラから得られた情報を自律的に学習し統合することにより、個体を識別し探索対象と一致する個体を発見します。センサノードや基地局などのエッジ側に認識・識別用のアクセラレータを搭載し、それぞれのノードが取得した情報を共有することにより柔軟かつ低遅延のシステムを目指します。エッジ側計算資源の活用によりクラウドサーバに頼らないIoTシステムの実現を目指します。

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超低消費電力802.11ah無線通信回路

IoTセンサ向け低コスト超低消費電力無線回路について研究しています。従来の802.11n/ac規格のPHY層が数百Mbps~数Gbpsに対応し、回路規模と消費電力が大きいのに対し、IoT向け802.11ah規格のPHY層は、数百Kbpsの通信速度に対応し、小型化や数月間~数年間程度の超低消費電力化を可能とします。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・高機能IoTデバイスの実現に貢献します。

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アナログニューラルネットと新素材LSI

新素材デバイスとアナログ回路の組み合わせによる、超低電力な機械学習の仕組みを試作しています。

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共同研究・社会活動など

富士通、ソシオネクスト、HUAWEI、名工大、龍谷大、中国清華大、電子情報通信学会コンピュータシステム研究会幹事団