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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-08-04 14:30 Pianissimo: エッジでの適応的な推論を実現するサブmWクラスDNNアクセラレータ ○鈴木淳之介・安永真梨・Angel Lopez Garcia-Arias・大越康之・熊澤峻悟（東工大）・安藤洸太（北大）・川村一志・Thiem Van Chu・本村真人（東工大）  RECONF2023-14 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，低消費電力エッジ AI において，エッジ環境条件の変化に対して適応的に対応可能なサブ mW クラスの推論アクセラレータ，Pianissimo を提案する.Pianissimo は，段階的なビット単位のデータパスを用いるこ とで，適応精度・混合精度を実現し，またセンサ情報に基づく非動体領域の計算量削減も実現する.単一モデルから 様々なビット幅モデルを抽出し，タスクの難易度に応じた適応的なビット切り替え(適応精度)，層ごとの精度要求に 応じたビット幅割り当て(混合精度)により不要な計算コストを削減する.RISC プロセッサと HW コントローラの 協調制御によりこれらの柔軟な処理を可能とし，低電力エッジ AI における推論精度・計算量トレードオフを向上さ せた.40 nm CMOS(ULP)プロセスでプロトタイプチップを作成し，評価を行なった.評価の結果，Pianissimo は MobileNetV1 を用いて 793–1032 $mu$W を達成し，超低消費電力にも関わらず 0.49–1.25 TOPS/W の性能を達成した |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 超低消費電力 / サブmW / ビットシリアルデータパス / ニューラルネットワークアクセラレータ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 151, RECONF2023-14, pp. 1-6, 2023年8月. | |
| 資料番号 | RECONF2023-14 | |
| 発行日 | 2023-07-28 (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 | RECONF2023-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2023-08-04 - 2023-08-04 |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | 2023年並列／分散／協調処理に関するサマー・ワークショップ（SWoPP 2023） |
| テーマ（英） | SWoPP2023: Parallel, Distributed and Cooperative Processing Systems and Dependable Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2023-08-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Pianissimo: エッジでの適応的な推論を実現するサブmWクラスDNNアクセラレータ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pianissimo: A Sub-mW Class DNN Accelerator For Adaptive Inference at Edge |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超低消費電力 / |
| キーワード(2)（和/英） | サブmW / |
| キーワード(3)（和/英） | ビットシリアルデータパス / |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワークアクセラレータ / |
| 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） | 鈴木 淳之介 / Junnosuke Suzuki / スズキ ジュンノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安永 真梨 / Mari Yasunaga / ヤスナガ マリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Angel Lopez Garcia-Arias / Angel Lopez Garcia-Arias / Angel Lopez Garcia-Arias |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大越 康之 / Yasuyuki Okoshi / オオコシ ヤスユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 熊澤 峻悟 / Shungo Kumazawa / クマザワ シュンゴ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安藤 洸太 / Kota Ando / アンドウ コウタ |
| 第6著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaio University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川村 一志 / Kazushi Kawamura / カワムラ カズシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | Thiem Van Chu / Thiem Van Chu / Thiem Van Chu |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本村 真人 / Masato Motomura / モトムラ マサト |
| 第9著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-08-04 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2023-14 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.151 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-28 (RECONF) |
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