東京科学大学 研究シーズ|
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研究キーワード：東京科学大学における「アクセラレータ」 に関係する研究一覧：3件
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発表日：2025年11月1日
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0.2 Vの超低電圧でデータを保持できる新しいCMOSメモリ技術を開発
不揮発メモリを使わずに待機時電力を大幅に削減
東京科学大学（Science Tokyo）総合研究院 未来産業技術研究所の菅原聡准教授、塩津勇作研究員、工学院 電気電子系の伊藤克俊大学院生（研究当時）は、超低電圧でSRAMのノイズ耐性を大幅に向上できる新たなインバータを提案し、これを用いて新しいSRAMのメモリセルを開発しました。SRAMは、マイクロプロセッサや...
キーワード：アクセラレータ/ハードウェア/プロセッサ/マイクロプロセッサ/モバイル/ニューラルネットワーク/モノのインターネット（IoT）/最適化/人工知能（AI）/並列化/PBL/ノイズ/モンテカルロシミュレーション/CMOS/トランジスタ/メモリ/環境発電/不揮発メモリ/エネルギー効率/不揮発性メモリ/ヒステリシス/インバータ/シミュレーション/ニューラルネット/フィードバック/マイクロ/レイアウト/最適設計/集積回路/大規模シミュレーション/半導体
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学
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発表日：2025年6月20日
2
大規模グラフニューラルネットワーク推論性能の飛躍的向上
不規則なメモリアクセスの解消により、計算速度と効率化を両立
東京科学大学（Science Tokyo） 総合研究院 AIコンピューティング研究ユニットの藤木大地准教授とJiale Yan（ジャロ・ヤン）ポスドク研究員（当時）らの研究チームは、大規模なグラフデータを効率的に処理できる新しいAIアクセラレータ「BingoGCN」を開発しました。グラフニューラルネットワーク (GNN)[用語1]は、人と人のつながりや道路網のような、複雑な関係性を表す「...
キーワード：アーキテクチャ/アクセラレータ/スケーラビリティ/スループット/ネットワーキング/ハードウェア/プロトタイピング/コンピューティング/自動運転/情報量/FPGA/グラフニューラルネットワーク/タスク/ニューラルネットワーク/ネットワーク分析/フレームワーク/機械学習/計算機アーキテクチャ/最適化/人工知能（AI）/推薦システム/情報通信/ストリーミング/検索システム/局所化/量子化/メモリ/エネルギー効率/カーボンニュートラル/ボトルネック/交通事故/カーボン/センサー/データ処理/ニューラルネット/モデル化/環境情報/軽量化/交通流/集積回路/遺伝子ネットワーク/創薬/ICT/コミュニティ/スマートフォン/遺伝子/個別化医療
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学
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発表日：2025年4月23日
3
エネルギー最小点で動作する並列演算ニューラルネットワーク・アクセラレータ技術を開発
AI半導体のエネルギー効率最大化技術
東京科学大学（Science Tokyo）総合研究院 未来産業技術研究所の菅原聡准教授と塩津勇作研究員らは、エネルギー最小点（EMP）...
キーワード：アクセラレータ/ハードウェア/プロセッサ/マイクロプロセッサ/低消費電力化/GPU/ニューラルネットワーク/人工知能（AI）/並列化/検索システム/高エネルギー/ノイズ/プロセッシング/CMOS/トランジスタ/メモリ/エネルギー効率/データ処理/ニューラルネット/マイクロ/レイアウト/周波数/性能評価/低消費電力/半導体
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学