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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-08-05 09:15 組込み向けRISC-Vベクトル拡張命令を用いたCNNにおける演算性能の評価 ○大河原学人・大津金光・北本拓磨・横田隆史（宇都宮大）  CPSY2025-33 DC2025-33 RECONF2025-33 |
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| 抄録 | （和） | 近年, 自動運転自動車やスマートデバイス等の組込みシステム上での深層学習推論の需要が急速に高まっている. これらの組込み環境では, 限られた演算資源や消費電力の制約のもとで, 処理の高速化を実現することが課題となる. 本稿では, 組込み向け RISC-V プロセッサにおけるベクトル拡張命令 (RISC-V Vector Extension:RVV) を用いた CNN 推論処理の性能を明らかにする. 演算資源に制約のある組込みシステムを想定して, 固定小数点演算によるCNN 推論処理を実現する. 実験では, ベクトルレジスタ長・プロセッサの動作周波数・メモリ構成の各パラメータを変化させることで, RVV による演算スループットの向上効果と, 処理全体におけるメモリ転送性能のボトルネックの有無を分析する. その結果, ベクトルレジスタ長をを拡大することによる性能向上が確認される一方で, メモリ帯域幅の影響は小さいことが分かった. また, 各処理層におけるスカラー実装との比較により, 特に加算や GEMM といった演算密度の高い処理に対して RVV のベクトル化が有効であり, スカラー比は最大で約 23 倍に達するなど, 処理内容によって並列化の効果に大きな差があることも明らかとなった. |
| （英） | In recent years, there has been a rapid increase in demand for deep learning inference in embedded systems such as autonomous vehicles and smart devices. In these embedded environments, the challenge is to achieve high-speed processing under constraints such as limited computing resources and power consumption. This paper investigates the performance of CNN inference processing using the RISC-V Vector Extension (RVV) on an embedded RISC-V processor. Considering the computational resource constraints of embedded systems, we implement CNN inference processing using fixed-point arithmetic. In the experiment, we analyze the effect of RVV on improving computational throughput and the presence or absence of memory transfer performance bottlenecks in the overall processing by varying the parameters of vector register length, processor operating frequency, and memory configuration. As a result, we confirmed that performance improves by expanding the vector register length, while the effect of memory bandwidth is small. Furthermore, by comparing with scalar implementations in each processing layer, it was revealed that RVV vectorization is effective for computationally intensive operations such as addition and GEMM, with the scalar ratio reaching up to approximately 23 times, indicating significant differences in parallelization effects depending on the processing content. |
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| キーワード | （和） | CNNアクセラレータ / RISC-V / ベクトル拡張 / ハードウェアアクセラレータ / / / / |
| （英） | CNN accelerator / RISC-V / vector extension / hardware accelerator / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 142, CPSY2025-33, pp. 54-57, 2025年8月. | |
| 資料番号 | CPSY2025-33 | |
| 発行日 | 2025-07-28 (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 | CPSY2025-33 DC2025-33 RECONF2025-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC RECONF IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2025-08-04 - 2025-08-06 |
| 開催地（和） | サンポートホール高松 |
| 開催地（英） | Sunport Hall Takamatsu |
| テーマ（和） | SWoPP2025: 並列／分散／協調システムとディペンダブルコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | SWoPP2025: Parallel, Distributed and Cooperative Processing Systems and Dependable Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2025-08-CPSY-DC-RECONF-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 組込み向けRISC-Vベクトル拡張命令を用いたCNNにおける演算性能の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of CNN Using RISC-V Vector Extension for Embedded System |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNNアクセラレータ / CNN accelerator |
| キーワード(2)（和/英） | RISC-V / RISC-V |
| キーワード(3)（和/英） | ベクトル拡張 / vector extension |
| キーワード(4)（和/英） | ハードウェアアクセラレータ / hardware accelerator |
| 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） | 大河原 学人 / Manato Okawara / オオカワラ マナト |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大津 金光 / Kanemitsu Otsu / オオツ カネミツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北本 拓磨 / Takuma Kitamoto / キタモト タクマ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 隆史 / Takashi Yokota / ヨコタ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-08-05 09:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2025-33, DC2025-33, RECONF2025-33 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.142(CPSY), no.143(DC), no.144(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.54-57 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-07-28 (CPSY, DC, RECONF) |
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