NAKAHARA LAB.
TOHOKU UNIVERSITY
東北大学未踏スケールデータアナリティクスセンターにて
新しい再構成可能なLSIをベースとした計算機システムの研究開発を行う研究室です
ABOUT LAB.
再構成可能なLSIであるリコンフィギャラブルシステムについて研究を行っています。特に、FPGA（Field Programmable Gate Array）に関するAIの実装方法、応用方法、高性能計算について研究しています。
AIアクセラレータ
AIの一種に深層学習(Deep Learning)があり、当研究室ではDeep Learningを高速に処理するアクセラレータをFPGAで実装する方法を研究開発しています。特にAIモデルの軽量化と専用ハードウェアに関して先行して成果を出しています。 多数の企業との共同研究プロジェクトがあり、最新のFPGAを使った開発が体験できます。
新しいFPGA
ムーアの法則の終焉が議論されており、従来タイプのFPGAの進展が終わる予測があります。Versal ACAPなどの新構造LSIの研究開発を行います。このプロジェクトはOpenLANEのようなOpenEDAの開発も含まれております。
FPGAベース高性能計算
クラウドなどのデータセンターでは計算を高速化する需要があり、プログラマブルなFPGAを活用する機会が増えています。 特にDeep Learningの学習を高速化する学習アクセラレータとそのクラスター構成を研究しています。
Multiple-valued logic (MVL)
現在のほぼ大多数のVLSIは2値(Binary)表現で設計されていますが、多値表現を用いることでより効率的なVLSIを実現できる可能性があります。この研究は数学的な内容が多く、理論的な研究テーマです。 MVLを活用したDeep Learningやそのハードウェア化に関する研究を行っています。
AI技術の社会実装
研究成果は論文で発表するだけでなく、ベンチャー企業(Tokyo Artisan Intelligence株式会社, 東北大学発ベンチャー)を通じたビジネスでの活用まで取り組んでおります。
MEMBER
教授
中原 啓貴（Hiroki Nakahara）
事務補佐員
佐藤 美幸 (Miyuki Sato)
博士課程３年
妹尾 豪士（Takeshi Senoo）
博士課程２年
栢之間 諒汰（Ryota Kayanoma）
修士課程２年（東京工業大学）
高橋 寮（Ryo Takahashi）
修士課程１年（東京工業大学）
長谷川 陽彦（Haruhiko Hasegawa）
PUBLICATIONS
Journal Papers
1. Zhiqiang Que, Hiroki Nakahara, Hongxiang Fan, He Li, Jiuxi Meng, Kuen Hung Tsoi, Xinyu Niu, Eriko Nurvitadhi, Wayne Luk: Remarn: A Reconfigurable Multi-threaded Multi-core Accelerator for Recurrent Neural Networks. ACM Trans. Reconfigurable Technol. Syst. 16(1): 4:1-4:26 (2023).
Conference Papers
3. Takeshi Senoo, Ryota Kayanoma, Akira Jinguji, Hiroki Nakahara: A Light-Weight Vision Transformer Toward Near Memory Computation on an FPGA. ARC 2023: 338-353.
2. Kennichi Nakamura, Hiroki Nakahara: A Consideration on Ternary Adversarial Generative Networks. ISMVL 2023: 1-6.
1. Ryota Kayanoma, Akira Jinguji, Hiroki Nakahara: A Many-core Architecture for an Ensemble Ternary Neural Network Toward High-Throughput Inference. MCSoC 2023: 446-453.
Domestic Papers
1. 高橋 遼（東工大）,中原啓貴（東北大）, "3D-SRAMを利用したFPGAの検討とシミュレーション," 電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会, RECONF(29), 2024, 6月 (山梨).
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