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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-07 13:40 ［記念講演］DistriHD: A Memory Efficient Distributed Binary Hyperdimensional Computing Architecture for Image Classification ○Dehua Liang・Jun Shiomi・Noriyuki Miura（Osaka Univ.）・Hiromitsu Awano（Kyoto Univ.）  VLD2021-84 HWS2021-61 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Hyper-Dimensional (HD) computing is a brain-inspired learning approach for efficient and fast learning on today’s embedded devices. HD computing first encodes all data points to high-dimensional vectors called hypervectors and then efficiently performs the classification task using a well-defined set of operations. Although HD computing achieved reasonable performances in several practical tasks, it comes with huge memory requirements since the data point should be stored in a very long vector having thousands of bits. To alleviate this problem, we propose a novel HD computing architecture, called DistriHD which enables HD computing to be trained and tested using binary hypervectors and achieves high accuracy in single-pass training mode with significantly low hardware resources. DistriHD encodes data points to distributed binary hypervectors and eliminates the expensive item memory in the encoder, which significantly reduces the required hardware cost for inference. Our evaluation also shows that our model can achieve a 27.6× reduction in memory cost without hurting the classification accuracy. The hardware implementation also demonstrates that DistriHD achieves over 9.9× and 28.8× reduction in area and power, respectively. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Brain-inspired Computing / Hyper-Dimensional Computing / Memory-Efficiency / Distributed System / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 412, VLD2021-84, pp. 44-44, 2022年3月. | |
| 資料番号 | VLD2021-84 | |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2021-84 HWS2021-61 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD HWS |
| 開催期間 | 2022-03-07 - 2022-03-08 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2022-03-VLD-HWS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | DistriHD: A Memory Efficient Distributed Binary Hyperdimensional Computing Architecture for Image Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Brain-inspired Computing |
| キーワード(2)（和/英） | / Hyper-Dimensional Computing |
| キーワード(3)（和/英） | / Memory-Efficiency |
| キーワード(4)（和/英） | / Distributed System |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梁 徳華 / Dehua Liang / リヨウ トクカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩見 準 / Jun Shiomi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三浦 典之 / Noriyuki Miura / |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 粟野 皓光 / Hiromitsu Awano / |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-07 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2021-84, HWS2021-61 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.412(VLD), no.413(HWS) |
| ページ範囲 | p.44 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) |
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