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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-28 15:25 動作電圧引き下げによる低消費電力ニューラルネットワークのための6T-8TハイブリッドSRAM ○余 若曦・難波一輝（千葉大）  VLD2022-24 ICD2022-41 DC2022-40 RECONF2022-47 |
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| 抄録 | （和） | 人工知能および機械学習の技術の進歩に伴い，多くのディープラーニングアプリケーションは組み込みシステムやモバイルデバイスへ展開されている．しかし，これらデバイスでの展開は，高いメモリ消費電力によって制限されている．ニューラルネットワークで使われているSRAMの動作電圧を引き下げることによって，ニューラルネットワークの消費電力を低減することができる．しかし，SRAMの動作電圧を引き下げることは回路のビット誤り率(BER)を増加する．現在主流なSRAMには，8T SRAMと6T SRAMが存在し，SRAMの8Tセルは，従来の6Tセルに比べて静的ノイズマージン（SNM）が高く，同じ幅で動作電圧を引き下げても，8TセルのBERは6Tセルより低い．本研究ではSRAMのBERとニューラルネットワークの分類精度の関係を調査し，この二者の関係によって従来の6T SRAMセルと8T SRAMセルを組み合わせて6T-8TハイブリッドSRAMの回路を提案する．このハイブリッドSRAMは従来のSRAMより低い動作電圧で動作することで，ニューラルネットワークの消費電力を削減する． |
| （英） | With advances in artificial intelligence and machine learning technologies, many deep learning applications are being deployed in embedded systems and mobile devices. However, deployment in these devices is limited by high memory power consumption. Lowering the operating voltage of the SRAM used in the neural network can reduce the power consumption of the neural network. However, lowering the operating voltage of SRAM increases the bit error rate (BER) of the circuit. Therefore, SRAM 8T cells have a higher static noise margin (SNM) than conventional 6T cells, and the BER of 8T cells is lower than that of 6T cells, even if the same width lowers the operating voltage. In this research, based on the relationship between the BER of SRAM and the classification accuracy of neural networks, we investigate the relationship between the two. We propose a 6T-8T hybrid SRAM circuit by combining conventional 6T SRAM cells and 8T SRAM cells. This hybrid SRAM reduces the power consumption of neural networks by operating at a lower operating voltage than conventional SRAM. | |
| キーワード | （和） | SRAM / ニューラルネットワーク / / / / / / |
| （英） | SRAM / Neural Network / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 285, DC2022-40, pp. 31-36, 2022年11月. | |
| 資料番号 | DC2022-40 | |
| 発行日 | 2022-11-21 (VLD, ICD, DC, RECONF) | |
| 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 | VLD2022-24 ICD2022-41 DC2022-40 RECONF2022-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC RECONF ICD IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2022-11-28 - 2022-11-30 |
| 開催地（和） | 金沢市文化ホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | デザインガイア2022 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2022 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2022-11-VLD-DC-RECONF-ICD-SLDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動作電圧引き下げによる低消費電力ニューラルネットワークのための6T-8TハイブリッドSRAM |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A 6T-8T hybrid SRAM for reducing the power of neural network by lowing the operating voltage |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SRAM / SRAM |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
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| 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） | 余 若曦 / Ruoxi Yu / ヨ ジャクギ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 難波 一輝 / Kazuteru Namba / ナンバ カズテル |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-28 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | VLD2022-24, ICD2022-41, DC2022-40, RECONF2022-47 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.283(VLD), no.284(ICD), no.285(DC), no.286(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-21 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
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