エッジAIに向けた三値バックプロパゲーション法とそのFPGA実装

摘要

本論文は，エッジAIに向けたニューラルネットワーク（NN）の学習アルゴリズムとそのFPGA実装に関するものである．NN処理は学習と推論の二つに分けられるが，推論処理のみを行うエッジAI研究が多数を占めている一方で学習処理の実装については障害を残している．特に低電力·低演算リソースが要求されるエッジAIでは，単なる量子化を用いた学習手法だと性能とコストが釣り合わない．これを解決するために三値パックプロパゲーション法（TBP）を提案，またそのFPGA実装を行った．TBPを用いることで2クラス分類において性能を維持しながら消費電力を2桁近く削減できていること，10クラス分類において要求リソース量をLE数15.73%，総レジスタ数12.31%,乗算器数90.9%,SRAM使用率49.8%まで削減したことを示す．