【調査研究助成】早稲田大学 次席研究員 多和田雅師さんの研究報告サマリーをご紹介します。

【研究者】
早稲田大学
グリーン・コンピューティング・システム研究機構
次席研究員  多和田雅師

【研究テーマ】
通信量削減のための概算計算IoTデバイス

【研究期間】2017年4月1日～2020年6月30日

【研究サマリー】

回路設計では回路性能と消費電力の間にトレードオフの関係が成り立つ。トレードオフに組込む新たな指標として計算精度があり、計算精度を犠牲にして回路性能と消費電力をともに向上させることができる。このような設計戦略をApproximate computingと呼び，計算誤りを許容できるアプリケーションのハードウェア実装に対し有効である。特にビット符号化に着目したApproximate computingとしてStochastic computingが存在する。

本研究ではStochastic computing特有のビット符号方式であるStochastic numberを生成する回路を設計した。Stochastic numberの生成回路はハードウェア実装のコストが高いため、生成回路の一部を共有しかつ計算精度の低下を抑える付加回路の設計を与えた。

【本助成研究にかかわる成果】

・Masashi Tawada, Nozomu Togawa, Designing stochastic number generators sharing a random number source based on the randomization function, in Proc. NEWCAS 2020, pp. 271-274.

・多和田雅師, 戸川望, 乱数化関数を用いた乱数生成回路を共有するストカスティック数生成器, 信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-122, pp. 163-166.

・多和田雅師, 戸川望, メタヒューリスティクスの制約なし二次形式二値変数最適化問題への適用, 信学技報, vol. 119, no. 470, MSS2019-65, pp. 43-48.

・多和田雅師, 柳澤政生, 戸川望, 静的な定数を係数とする乱数生成器を使用しないストカスティック論理回路, 信学技報, vol. 117, no. 274, VLD2017-48, pp. 121-124.

【本助成についての感想】
本研究助成により円滑な研究活動を遂行できました。このような機会を与えてくださり、誠に感謝いたします。