研究会 |
発表日時 |
開催地 |
タイトル・著者 |
抄録 |
資料番号 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 09:20 |
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TCADを用いた回路とレイアウト構造によるフリップフロップのソフトエラー耐性の評価 ○小谷萌香・中島隆一(京都工繊大)・井置一哉(ローム)・古田 潤・小林和淑(京都工繊大) VLD2021-17 ICD2021-27 DC2021-23 RECONF2021-25 |
本稿では130 nmプロセスのフリップフロップ(FF)とトランジスタと配線を追加した面積,遅延,電力オーバーヘッドの小さ... [more] |
VLD2021-17 ICD2021-27 DC2021-23 RECONF2021-25 pp.1-6 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 09:45 |
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FVFを応用したPSRR帯域拡張回路を搭載した脳波計測ウェアラブルデバイス向け低消費LDO ○三井健司・兼本大輔・毎田 修・廣瀬哲也(阪大) VLD2021-18 ICD2021-28 DC2021-24 RECONF2021-26 |
本稿では脳波計測ウェアラブルデバイス向けにフリップドボルテージフォロワ(FVF)を応用しPSRR(Power Suppl... [more] |
VLD2021-18 ICD2021-28 DC2021-24 RECONF2021-26 pp.7-12 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 10:10 |
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データアウェア・ストア機能を持つMTJベース不揮発性SRAM回路の提案と評価 ○宮内陽里・宇佐美公良(芝浦工大) VLD2021-19 ICD2021-29 DC2021-25 RECONF2021-27 |
近年、LSIのリーク電力の増大が問題となっており、その削減手法の1つに、磁気トンネル接合(MTJ:Magnetic Tu... [more] |
VLD2021-19 ICD2021-29 DC2021-25 RECONF2021-27 pp.13-18 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 10:35 |
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不揮発性FFを用いたマルチコンテキストCGRA ○亀井愛佳・小島拓也・天野英晴(慶大)・横山大輝・宮内陽里・宇佐美公良(芝浦工大)・平賀啓三・鈴木健太(ソニーセミコンダクタソリューションズ) VLD2021-20 ICD2021-30 DC2021-26 RECONF2021-28 |
近年,バッテリー駆動のエッジデバイスでは計算性能と並びアイドル時の省電力性能が重要視される.またIoT 端末に高頻度の間... [more] |
VLD2021-20 ICD2021-30 DC2021-26 RECONF2021-28 pp.19-24 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 09:20 |
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gMLPを用いた画像認識向けDNNアクセラレータのFPGA実装 ○神宮司明良・中原啓貴(東工大) VLD2021-21 ICD2021-31 DC2021-27 RECONF2021-29 |
Convolutionを用いない画像認識の深層学習モデルであるVision Transformerが登場してから、CNN... [more] |
VLD2021-21 ICD2021-31 DC2021-27 RECONF2021-29 pp.25-30 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 09:45 |
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Sparsity-Gradientを用いた深層学習モデルの圧縮とVitis-AIへの実装 ○李 恒毅・岳 学彬・孟 林(立命館大) VLD2021-22 ICD2021-32 DC2021-28 RECONF2021-30 |
本論文は Sparsity-Gradientを用いたニューラルネットワークモデルのプルーニング手法を提案し、そして、Vi... [more] |
VLD2021-22 ICD2021-32 DC2021-28 RECONF2021-30 pp.31-36 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 10:10 |
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シストリックアレイによる多層パーセプトロンの学習アクセラレータについて ○妹尾豪士・神宮司明良・倉持亮佑・中原啓貴(東工大) VLD2021-23 ICD2021-33 DC2021-29 RECONF2021-31 |
ニューラルネットワークは多様な用途で用いられ, ネットワークの攻撃検知のような高速な学習を必要とする需要がある. 誤差逆... [more] |
VLD2021-23 ICD2021-33 DC2021-29 RECONF2021-31 pp.37-42 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 10:35 |
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オンライン開催 |
数値表現positを用いたDNNアクセラレータReNAの基礎評価 ○中原康宏・増田雄太・木山真人・尼崎太樹・飯田全広(熊本大) VLD2021-24 ICD2021-34 DC2021-30 RECONF2021-32 |
エッジ向けCNN(Convolutional Neural Network) アクセラレータにおいて,演算器の回路面積削... [more] |
VLD2021-24 ICD2021-34 DC2021-30 RECONF2021-32 pp.43-48 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 11:10 |
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UPPAALを用いた連動結線のモデル検証の検討 ○長谷川 匠・矢吹耕平・志村貴大(京三製作所)・水間 毅(東大) |
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VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 11:35 |
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オンライン開催 |
SRAMの動作電圧引き下げによるニューラルネットワークの低電力化 ○高津啓佑・難波一輝(千葉大) VLD2021-25 ICD2021-35 DC2021-31 RECONF2021-33 |
機械学習の技術の進歩に伴い,ネットワークが複雑化し計算量が増加している.それに伴い,学習のプロセスにかかる計算時間や消費... [more] |
VLD2021-25 ICD2021-35 DC2021-31 RECONF2021-33 pp.49-53 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 14:20 |
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3線式SNを用いた演算手法 ○川南翔貴・山下 茂(立命館大) VLD2021-26 ICD2021-36 DC2021-32 RECONF2021-34 |
Stochastic Computing(以下SC)ではStochastic Number(以下,SN)と呼ばれるビット... [more] |
VLD2021-26 ICD2021-36 DC2021-32 RECONF2021-34 pp.54-59 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 14:45 |
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Stochastic Computingにおける加算の演算精度の向上手法 ○市川克泰・山下 茂(立命館大) VLD2021-27 ICD2021-37 DC2021-33 RECONF2021-35 |
Stochastic Computing (SC)はビット列中の1の存在確率を用いた近似演算手法である. SCの加算はマ... [more] |
VLD2021-27 ICD2021-37 DC2021-33 RECONF2021-35 pp.60-65 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 15:10 |
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Digital Microfluidic Biochipにおけるエラー同士の相殺を利用したエラー訂正手法 ○和田有史・山下 茂(立命館大) VLD2021-28 ICD2021-38 DC2021-34 RECONF2021-36 |
近年研究されているバイオチップの中に,DMFB (Digital MicroFluidic Biochip) という種類... [more] |
VLD2021-28 ICD2021-38 DC2021-34 RECONF2021-36 pp.66-71 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 15:35 |
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拡張ネットワークフローモデルの最適な階層数を求める手法 ○石田 滉・山下 茂(立命館大) VLD2021-29 ICD2021-39 DC2021-35 RECONF2021-37 |
試薬合成は DMFB の生化学実験で必要な工程である. 試薬合成手法には NFM という手法が存在する. NFM は, ... [more] |
VLD2021-29 ICD2021-39 DC2021-35 RECONF2021-37 pp.72-77 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 14:20 |
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デュアルモードSAR ADCを用いた電源ノイズ解析攻撃の検知手法の考案 ○弘原海拓也・三木拓司・永田 真(神戸大) VLD2021-30 ICD2021-40 DC2021-36 RECONF2021-38 |
IoT機器が悪意のある攻撃者の標的として脅威に晒されている。そこで、電源ラインに対する意図的な機器挿入に起因するインピー... [more] |
VLD2021-30 ICD2021-40 DC2021-36 RECONF2021-38 pp.78-82 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-01 14:45 |
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オンチップモニタを用いたダイナミック電圧ドロップ診断 ○門田和樹(神戸大)・レオニダス カタセラス(アリストトゥル大)・フェレンク フォーダー(IMEC)・アルキス ハッツォプーロス(アリストトゥル大)・永田 真(神戸大)・エリック ヤン マリニッセン(IMEC) VLD2021-31 ICD2021-41 DC2021-37 RECONF2021-39 |
オンチップモニタ回路(OCM)を用いる事により、電源レギュレータモジュール(µVRM)により区切られた電源ドメイン内のダ... [more] |
VLD2021-31 ICD2021-41 DC2021-37 RECONF2021-39 pp.83-86 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-02 09:20 |
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メムキャパシタを用いたスパイキングニューラルネットワークの開発 ~ シナプス強度とキャパシタンスの変換方式改善による認識精度のロス低減 ~ ○澤田篤志・押尾怜穏・木村 睦・張 任遠・中島康彦(奈良先端大) VLD2021-32 ICD2021-42 DC2021-38 RECONF2021-40 |
人工知能に関する研究が急速に発展しており、人工知能の動作に特化した、低消費電力を可能とするコンピュータの開発の必要性が高... [more] |
VLD2021-32 ICD2021-42 DC2021-38 RECONF2021-40 pp.87-92 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-02 09:45 |
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荷重と風による飛行速度の変化を考慮したドローン配送計画 ○伊藤 哲・赤岩慧士・舟橋勇佑・西川広記・孔 祥博(立命館大)・谷口一徹(阪大)・冨山宏之(立命館大) VLD2021-33 ICD2021-43 DC2021-39 RECONF2021-41 |
ドローンを利用した荷物配送はラストワンマイル問題を解決する有望な手段として期待されている.ドローンの飛行速度は荷重や風に... [more] |
VLD2021-33 ICD2021-43 DC2021-39 RECONF2021-41 pp.93-98 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-02 10:10 |
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圧縮センシングを活用した心電図計測フレームワークの一設計法 ○松村侑紀・兼本大輔・毎田 修・廣瀬哲也(阪大) VLD2021-34 ICD2021-44 DC2021-40 RECONF2021-42 |
近年、心電図をインターネットを介して医療関係者にリアルタイムに提供する需要が増えてきている。し かし、無線による生体信号... [more] |
VLD2021-34 ICD2021-44 DC2021-40 RECONF2021-42 pp.99-104 |
VLD, DC, RECONF, ICD, IPSJ-SLDM (連催) (併催) [詳細] |
2021-12-02 10:35 |
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正確丸めを実現するFPGA向き指数関数計算法 ○原口卓也・高木直史(京大) VLD2021-35 ICD2021-45 DC2021-41 RECONF2021-43 |
IEEE754で正確に丸めることが推奨されている関数の一つ,指数関数expの正確丸めを実現するFPGA向きの計算法を提案... [more] |
VLD2021-35 ICD2021-45 DC2021-41 RECONF2021-43 pp.105-110 |