FIT2019 第18回情報科学技術フォーラム 開催日：2019年9月3日（火）～5日（木）　会場：岡山大学津島キャンパス
抄録
C-014
FPGAを用いたCNNの構成要素のハードウェア化
◎西森祐介・森下賢幸・小椋清孝・伊藤信之（岡山県大）
近年、人工知能が凄まじい進化を遂げており、その中に画像処理に特化した順伝播型ニューラルネットであるCNN(畳み込みニューラルネット)がある。CNNは非常に有効な計算モデルであるが、入力データ量が増えるとそれに伴い多くの処理時間が必要になる。そこで本研究ではCNNの畳み込み処理やプーリング処理およびニューロやシナプスといった各要素をハードウェア化する。これにより各処理部を並列処理やパイプライン処理により高速化する。また、学習についてもハードウェア化に必要な構成要素を検討する。