| 講演名 | 2021-09-10 高位合成を用いたマルチコア構成のニューラルネットワークのFPGA実装 神宮司 明良(東工大), 中原 啓貴(東工大), |
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| 抄録(和) | 畳み込みニューラルネットワークは画像認識において高い認識精度を持つことから，ロボット，自動運転，防犯カメラなどの組み込みシステムにおける画像認識の応用として期待されている．組み込みシステムではシステムの応答速度が重要となる．GPUによる実装は高いスループットを達成するが，応答速度が遅く組み込みシステムには向いていないため，FPGAなどの専用回路による実装が研究されている．FPGAの設計手法として高位合成と呼ばれる手法がある．高位合成による設計手法は，短期間での設計を可能とするが，大規模な回路では高い動作周波数を実現することが難しい問題があった．本稿では，高位合成を用いて設計した畳み込みニューラルネットワーク回路のアーキテクチャを提案する．本稿では，高位合成による小規模な回路モジュールを設計し，複数のモジュールを使用することで大規模かつ高い動作周波数の回路設計に成功した．Xilinx社FPGAボードのZCU102に実装したところ，リソースの50%程度を占める比較的大きなデザインでありながら，500MHzの動作周波数を達成した．ベンチマーク画像を用いた比較実験の結果，提案手法は，CPUより7.0倍高速であり，GPUより2.3倍高速であった． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | CNN / ニューラルネットワーク / 画像認識 / FPGA / 組み込みシステム / HLS / 高位合成 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | RECONF2021-18 |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2021/9/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 委員長氏名（和） | 佐野 健太郎(理研) |
| 委員長氏名（英） | Kentaro Sano(RIKEN) |
| 副委員長氏名（和） | 山口 佳樹(筑波大) / 泉 知論(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) / Tomonori Izumi(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小林 悠記(NEC) / 中原 啓貴(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Yuuki Kobayashi(NEC) / Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 竹村 幸尚(インテル) / 長名 保範(琉球大学) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukitaka Takemura(INTEL) / Yasunori Osana(Ryukyu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reconfigurable Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高位合成を用いたマルチコア構成のニューラルネットワークのFPGA実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An FPGA Implementation of neural networks with multi-core structured using high level synthesis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 |
| キーワード(4)（和/英） | FPGA |
| キーワード(5)（和/英） | 組み込みシステム |
| キーワード(6)（和/英） | HLS |
| キーワード(7)（和/英） | 高位合成 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 神宮司 明良 / Akira Jinguji |
| 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） | 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara |
| 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) |
| 発表年月日 | 2021-09-10 |
| 資料番号 | RECONF2021-18 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RECONF-175 |
| ページ範囲 | pp.7-12(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-03 (RECONF) |