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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-11 11:10 AIアクセラレータにおける故障位置検出可能なLBIST方法 ○チョウ カシ・難波一輝（千葉大）  CPSY2024-9 DC2024-9 RECONF2024-9 |
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| 抄録 | （和） | 近年,人工知能（AI）技術は医療,交通,物流など幅広い分野で活用され,社会と生活に不可欠な存在となっている.AI技術の発展に伴い,AIチップの技術も重要性を増している.これらのチップは,従来のCPUチップでは対応できない複雑な計算を効率的に行うために,特殊なハードウェアアーキテクチャが必要になる.したがって,AIチップの検出の重要性も日々高まっている.本研究では,Systolic ArrayアーキテクチャのAIアクセラレータの信頼性検出のための,故障したPE（Process Element）の具体的な位置を特定するLBISTスキームを提案する.先行研究で使用されたOne Hot Encoding技術のTPGなどを組み合わせることにより,stuck-at-0故障の検出率はほぼ100％に達することができる.また,本研究は異なるサイズのSystolic Arrayに最適な分割アルゴリズムを検討し,具体的なPEの検出機能を実現した. |
| （英） | In recent years, artificial intelligence (AI) technology has been widely utilized in various fields such as healthcare, transportation, and logistics, becoming an indispensable part of society and daily life. With the advancement of AI technology, the importance of AI chips has also increased. These chips require special hardware architectures to efficiently perform complex computations that traditional CPU chips cannot handle. Therefore, the detection of AI chips has become increasingly important. In this study, we propose an LBIST (Logic Built-In Self-Test) scheme to identify the specific locations of faulty Process Elements (PEs) for the reliability detection of AI accelerators based on the Systolic Array architecture by combining techniques such as TPG (Test Pattern Generation) using one-hot encoding, the detection rate for stuck-at-0 faults can reach nearly 100%. Moreover, this research examines optimal partitioning algorithms for Systolic Arrays of different sizes to achieve precise PE detection capability. | |
| キーワード | （和） | AIアクセラレータ / LBIST / / / / / / |
| （英） | AI accelerator / LBIST / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 73, DC2024-9, pp. 46-51, 2024年6月. | |
| 資料番号 | DC2024-9 | |
| 発行日 | 2024-06-03 (CPSY, 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 | CPSY2024-9 DC2024-9 RECONF2024-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC RECONF IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2024-06-10 - 2024-06-12 |
| 開催地（和） | 山梨県石和温泉郷 石和びゅーほてる |
| 開催地（英） | Isawa View Hotel |
| テーマ（和） | HotSPA2024：アーキテクチャ，コンピュータシステム，ディペンダブルコンピューティング， リコンフィギャラブルシステム，および一般 |
| テーマ（英） | System Architecture, Computer Systems, Dependable Computing, Reconfigurable System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2024-06-CPSY-DC-RECONF-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIアクセラレータにおける故障位置検出可能なLBIST方法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A LBIST Method for Detecting Fault Locations in AI Accelerators |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | AIアクセラレータ / AI accelerator |
| キーワード(2)（和/英） | LBIST / LBIST |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | チョウ カシ / Zhang Jiaxi / チョウ カシ |
| 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 / Namba Kazuteru / |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-11 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | CPSY2024-9, DC2024-9, RECONF2024-9 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.72(CPSY), no.73(DC), no.74(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-06-03 (CPSY, DC, RECONF) |
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