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大阪工業大学 情報科学部 情報知能学科
小西 将人 講師
機械学習を組み込んでプロセッサの効率を1割アップ
出展番号I-22
Osaka Institute of Technology Masahito Konishi
High efficiency processor with scheduling operations by Machine Learning
持続可能な開発目標(SDGs)
レジリエントなインフラを整備し、包摂的で持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る
展示概要

技術概要

組み込みプロセッサから汎用プロセッサまで、高効率なプロセッサを設計するためのアーキテクチャ技術についての紹介となります。機械学習による予測投機実行を行うことにより、効率の良い命令実行を実現します。従来よりこの技術の問題となっていた大きいレイテンシを緩和することで、実用化を目指します。

想定される活用例

・組み込みプロセッサから汎用プロセッサに応用可能であり、これらを用いた情報機器の開発

 

展示のみどころ

実プロセッサは用意できませんが、動作イメージについて、機械学習による精度の良い予測がどのように得られるのか、またその構造について、従来のレイテンシの大きい方法と比較し、どのように精度を劣化させず簡略化しレイテンシを減らしているのか、ビジュアルを用いて紹介いたします。

基本的なパーセプトロン分岐予測機構 / Perceptron Branch Predictor(Conventional)

ニューロンモデルを利用した基本的なパーセプトロン分岐予測機構

レイテンシを抑える手法 / Method for reducing latency

予測レイテンシを抑えるアイデア

1分間動画
機械学習を組み込んでプロセッサの効率を1割アップ / High efficiency processor with scheduling operations by Machine Learning

機械学習を組み込んでプロセッサの効率を1割アップ / High efficiency processor with scheduling operations by Machine Learning

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