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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-08-07 09:50 エッジ環境における多変量時系列予測に向けたInverted Transformerの平均プーリング型K/V圧縮と低ビット量子化の協調設計 ○山上友利・Thiem Van Chu（科学大）  CPSY2026-31 DC2026-31 RECONF2026-31 |
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| 抄録 | （和） | Inverted Transformerのエッジ展開のための計算量，メモリ消費削減に向け，K/V圧縮演算子を体系的に検討し，追加パラメータが不要な平均プーリングが，学習ベースの手法と同等の精度を達成することを示した．さらに，低ビット量子化と組み合わせたFPGA実装により，実世界データセットで精度を維持しつつ，BRAMを最大約35%（平均約23%），推論レイテンシを最大約84%（平均約71%）削減し，単純で規則的な演算子の実用性を実証した． |
| （英） | Toward reducing the computational cost and memory footprint of inverted Transformers for edge deployment, we systematically investigate Key-Value compression operators and show that parameter-free average pooling attains accuracy comparable to learned compression methods. Furthermore, through an FPGA implementation combined with low-bit quantization, we demonstrate the practicality of this simple and regular operator: on the real-world datasets, it reduces BRAM usage by up to ~35% (~23% on average) and inference latency by up to ~84% (~71% on average) while maintaining accuracy. | |
| キーワード | （和） | エッジAI / 時系列予測 / マルチモーダルセンサーデータ / Inverted Transformer / K/V圧縮 / 低ビット量子化 / FPGA / |
| （英） | Edge AI / Time-series forecasting / Multimodal Sensor Data / Inverted Transformer / K/V Compression / Low-Bit Quantization / FPGA / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 140, CPSY2026-31, pp. 85-90, 2026年8月. | |
| 資料番号 | CPSY2026-31 | |
| 発行日 | 2026-07-30 (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 | CPSY2026-31 DC2026-31 RECONF2026-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC RECONF IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2026-08-05 - 2026-08-07 |
| 開催地（和） | 飛騨・世界生活文化センター（通称：飛騨センター） |
| 開催地（英） | Hida Earth Wisdom Center |
| テーマ（和） | SWoPP2026: 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） | SWoPP2026: 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 | 2026-08-CPSY-DC-RECONF-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エッジ環境における多変量時系列予測に向けたInverted Transformerの平均プーリング型K/V圧縮と低ビット量子化の協調設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Inference Methods for Inverted Transformers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジAI / Edge AI |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列予測 / Time-series forecasting |
| キーワード(3)（和/英） | マルチモーダルセンサーデータ / Multimodal Sensor Data |
| キーワード(4)（和/英） | Inverted Transformer / Inverted Transformer |
| キーワード(5)（和/英） | K/V圧縮 / K/V Compression |
| キーワード(6)（和/英） | 低ビット量子化 / Low-Bit Quantization |
| キーワード(7)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山上 友利 / Yuri Yamagami / ヤマガミ ユウリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Thiem Van Chu / Thiem Van Chu / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-08-07 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2026-31, DC2026-31, RECONF2026-31 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.140(CPSY), no.141(DC), no.142(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-30 (CPSY, DC, RECONF) |
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