| 講演名 | 2023-08-08 大規模確率的演算システムに向けた超伝導ストカスティックメモリの設計 羅 文輝(横浜国大), 竹内 尚輝(産総研), 陳 オリビア(東京都市大), 吉川 信行(横浜国大), |
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| 抄録(和) | Stochastic computing-based neural networks (SC-NNs) have been developed for energy-efficient neuromorphic computing. In SC, a stochastic number generator (SNG) is used to convert a binary input into a corresponding stochastic bit stream, namely a stochastic number (SN). In general, an SNG comprises a digital comparator and random number generator (RNG), which requires a relatively large hardware overhead and becomes unsuitable for large-scale SC systems. In the present study, we propose the superconducting stochastic memory (SSM) as a hardware-efficient SNG for SC-based adiabatic quantum-flux-parametron (AQFP) circuits. The SSM has a simple structure comprising a flux storage loop and a QFP, which can generate stochastic bit streams with an arbitrary probability distribution, controlled by the stored flux quanta. We experimentally demonstrate that the probability of 1s in the generated bit stream (i.e., stochastic number) can be controlled by the number and polarity of stored flux quanta. Furthermore, we show that the SSM occupies much less power dissipation of the entire SC system compared with the conventional comparator-based SNG. |
| 抄録(英) | Stochastic computing-based neural networks (SC-NNs) have been developed for energy-efficient neuromorphic computing. In SC, a stochastic number generator (SNG) is used to convert a binary input into a corresponding stochastic bit stream, namely a stochastic number (SN). In general, an SNG comprises a digital comparator and random number generator (RNG), which requires a relatively large hardware overhead and becomes unsuitable for large-scale SC systems. In the present study, we propose the superconducting stochastic memory (SSM) as a hardware-efficient SNG for SC-based adiabatic quantum-flux-parametron (AQFP) circuits. The SSM has a simple structure comprising a flux storage loop and a QFP, which can generate stochastic bit streams with an arbitrary probability distribution, controlled by the stored flux quanta. We experimentally demonstrate that the probability of 1s in the generated bit stream (i.e., stochastic number) can be controlled by the number and polarity of stored flux quanta. Furthermore, we show that the SSM occupies much less power dissipation of the entire SC system compared with the conventional comparator-based SNG. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | stochastic computingsuperconducting stochastic memory |
| 資料番号 | SCE2023-7 |
| 発行日 | 2023-08-01 (SCE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SCE |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/8/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | 横浜国立大学 |
| 開催地（英） | Yokohama National Univ. |
| テーマ（和） | 超伝導エレクトロニクス一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 三木 茂人(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Shigehito Miki(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | 小山 大介(金沢工大) / 高木 一義(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Oyama(Kanazawa Inst. of Tech.) / Kazuyoshi Takagi(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 赤池 宏之(大同大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Akaike(Daido Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Superconductive Electronics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 大規模確率的演算システムに向けた超伝導ストカスティックメモリの設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design of a superconducting stochastic memory for large-scale stochastic-computing system |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / stochastic computingsuperconducting stochastic memory |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 羅 文輝 / Wenhui Luo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 横浜国立大学(略称：横浜国大) Yokohama National University(略称：Yokohama Nat’l Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 竹内 尚輝 / Naoki Takeuchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 陳 オリビア / Olivia Chen |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：Tokyo City Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 吉川 信行 / Nobuyuki Yoshikawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 横浜国立大学(略称：横浜国大) Yokohama National University(略称：Yokohama Nat’l Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-08-08 |
| 資料番号 | SCE2023-7 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SCE-153 |
| ページ範囲 | pp.34-38(SCE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-08-01 (SCE) |