| 講演名 | 2022-03-07 [Memorial Lecture] DistriHD: A Memory Efficient Distributed Binary Hyperdimensional Computing Architecture for Image Classification 梁 徳華(阪大), 塩見 準(阪大), 三浦 典之(阪大), 粟野 皓光(京大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Hyper-Dimensional (HD) computing is a brain-inspired learning approach for efficient and fast learning on today’s embedded devices. HD computing first encodes all data points to high-dimensional vectors called hypervectors and then efficiently performs the classification task using a well-defined set of operations. Although HD computing achieved reasonable performances in several practical tasks, it comes with huge memory requirements since the data point should be stored in a very long vector having thousands of bits. To alleviate this problem, we propose a novel HD computing architecture, called DistriHD which enables HD computing to be trained and tested using binary hypervectors and achieves high accuracy in single-pass training mode with significantly low hardware resources. DistriHD encodes data points to distributed binary hypervectors and eliminates the expensive item memory in the encoder, which significantly reduces the required hardware cost for inference. Our evaluation also shows that our model can achieve a 27.6× reduction in memory cost without hurting the classification accuracy. The hardware implementation also demonstrates that DistriHD achieves over 9.9× and 28.8× reduction in area and power, respectively. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Brain-inspired ComputingHyper-Dimensional ComputingMemory-EfficiencyDistributed System |
| 資料番号 | VLD2021-84,HWS2021-61 |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / HWS |
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| 開催期間 | 2022/3/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 委員長氏名（和） | 小林 和淑(京都工繊大) / 島崎 靖久(ルネサスエレクトロニクス) |
| 委員長氏名（英） | Kazutoshi Kobayashi(Kyoto Inst. of Tech.) / Yasuhisa Shimazaki(Renesas Electronics) |
| 副委員長氏名（和） | 池田 奈美子(NTT) / 永田 真(神戸大) / 鈴木 大輔(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Minako Ikeda(NTT) / Makoto Nagata(Kobe Univ.) / Daisuke Suzuki(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 兼本 大輔(大阪大学) / 宮村 信(NEC) / 高橋 順子(NTT) / 藤本 大介(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Kanemoto(Osaka Univ.) / Makoto Miyamura(NEC) / Junko Takahashi(NTT) / Daisuke Fujimotoi(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Hardware Security |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Memorial Lecture] DistriHD: A Memory Efficient Distributed Binary Hyperdimensional Computing Architecture for Image Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Brain-inspired ComputingHyper-Dimensional ComputingMemory-EfficiencyDistributed System |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 梁 徳華 / Dehua Liang |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 塩見 準 / Jun Shiomi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 三浦 典之 / Noriyuki Miura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 粟野 皓光 / Hiromitsu Awano |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-03-07 |
| 資料番号 | VLD2021-84,HWS2021-61 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | VLD-412,HWS-413 |
| ページ範囲 | pp.44-44(VLD), pp.44-44(HWS), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-02-28 (VLD, HWS) |