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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-20 13:45 断熱量子磁束パラメトロン論理を用いた低消費電力バイナリニューラルネットワークの設計と実装 ○山内智晴・傘 昊（東京都市大）・吉川信行（横浜国大）・陳 オリビア（東京都市大）  SCE2022-14 |
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| 抄録 | （和） | 断熱量子磁束パラメトロン (AQFP) 回路は，超伝導集積回路の中でも低消費電力性に優れた回路である．そのため，エネルギー効率の高い情報処理システムの構築への貢献が期待されている．本論文では，超伝導集積回路におけるメモリの問題を効果的に解決するため，二値化した数値表現、アナログ積算回路、メモリ近傍クロスバー構造を導入したバイナリニューラルネット（BNN）の設計を行った．これにより，従来方式と比較して，メモリ使用量を大幅に削減することができた．概念実証として，産総研の 10kA/cm2 4 層 Nb プロセスを用いた 8 × 8 AQFP BNN を設計及び実装た．提案した 8 × 8 BNN のジョセフソン接合数と消費電力はそれぞれ 2236 と 11.18 aJ である． |
| （英） | Adiabatic quantum-flux-parametron (AQFP) logic is a promising technology for future energy-efficient，high performance information processing systems．It is a low power dissipation circuits in superconducting digital circuits．In this paper，we introduce an AQFP based binary neural network (BNN) design methodology utilizing an in-memory computing scheme，analog accumulation，and a crossbar structure．The proposed design can effectively resolve the memory issue in superconducting digital circuits by significantly reducing memory usage in a non-Von Neumann fashion compared to conventional neural networks．As a proof of concept，we designed and implemented an 8 × 8 AQFP BNN using the proposed design methodology targeting the AIST 10kA/cm2 4-layer niobium process．The Josephson junction count and energy dissipation of the proposed 8 × 8 BNN design are 2236 and 11.18 aJ，respectively | |
| キーワード | （和） | 断熱的論理回路 / 超伝導論理回路 / AQFP / バイナリニューラルネット / / / / |
| （英） | adiabatic logic / superconducting digital circuits / AQFP / binary neural networ / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 347, SCE2022-14, pp. 6-11, 2023年1月. | |
| 資料番号 | SCE2022-14 | |
| 発行日 | 2023-01-13 (SCE) | |
| 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 | SCE2022-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SCE |
| 開催期間 | 2023-01-20 - 2023-01-20 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 超伝導エレクトロニクス一般 |
| テーマ（英） | Superconducting Electronics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SCE |
| 会議コード | 2023-01-SCE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 断熱量子磁束パラメトロン論理を用いた低消費電力バイナリニューラルネットワークの設計と実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design and Implementation of Power Consumption Reduction Binary Neural Networks Using Adiabatic Quantum-Flux-Parametron Logic |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 断熱的論理回路 / adiabatic logic |
| キーワード(2)（和/英） | 超伝導論理回路 / superconducting digital circuits |
| キーワード(3)（和/英） | AQFP / AQFP |
| キーワード(4)（和/英） | バイナリニューラルネット / binary neural networ |
| 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） | 山内 智晴 / Tomoharu Yamauchi / ヤマウチ トモハル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 傘 昊 / Hao San / サン コウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 信行 / Nobuyuki Yoshikawa / ヨシカワ ノブユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： Yokohama National Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 オリビア / Olivia Chen / チェン オリビア |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-20 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SCE |
| 資料番号 | SCE2022-14 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-13 (SCE) |
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