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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-16 13:50 ストカスティック演算を用いたニューラルネットワークの耐故障性能評価 ○永島遼河・ステファン ホルスト・温 暁青（九工大）  DC2022-74 |
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| 抄録 | （和） | 近年では、ニューラルネットワークの複雑化と素子の大規模化が進んでいる。それに伴い、回路面積の増大と消費電力の増大といった問題が深刻化している。これらの問題を解決するための手法としてストカスティック演算手法が注目されているが、故障の影響が必ずしも明確にされているとは言えない。本研究では、ストカスティック演算の故障への耐性を把握するために、ニューラルネットワークのPE（Processing Element）の部分を従来の2進数回路とストカスティック演算回路で実装し、耐故障性能に関する比較評価を行う。 |
| （英） | In recent years, neural networks have become increasingly complex. Stochastic computing (SC) techniques are currently being explored to address the increased circuit area and power consumption. Besides area and power benefits of SC, fault tolerance is often mentioned as a big advantage over classic binary computing. However, the effects of faults in SC have yet to be fully investigated. In this study, we focus on the fault tolerance of stochastic computing and implement the processing element (PE) of a neural network using a conventional binary circuit and a stochastic computing circuit, and conduct a comparative evaluation of the fault-tolerant performance. | |
| キーワード | （和） | ストカスティック / ニューラルネットワーク / 故障 / / / / / |
| （英） | Stochastic / Neural Network / Fault / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 318, DC2022-74, pp. 12-16, 2022年12月. | |
| 資料番号 | DC2022-74 | |
| 発行日 | 2022-12-09 (DC) | |
| 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 | DC2022-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2022-12-16 - 2022-12-16 |
| 開催地（和） | 旧大阪商船「海峡ロマンホール」 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Winter Workshop on Safety（安全性に関する冬のワークショップ） 安全性、その他一般 |
| テーマ（英） | Safety, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2022-12-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ストカスティック演算を用いたニューラルネットワークの耐故障性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Fault Tolerance in Stochastic Computing Based Neural Network Inference Accelerators |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ストカスティック / Stochastic |
| 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） | 故障 / Fault |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 永島 遼河 / Ryoga Nagashima / |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ステファン ホルスト / Stefan Holst / |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 温 暁青 / Xiaoqing Wen / |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-16 13:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2022-74 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.318 |
| ページ範囲 | pp.12-16 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-12-09 (DC) |
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