千葉大学 難波研究室

千葉市,  千葉県 
Japan
http://www.icsd2.tj.chiba-u.jp/
  • 小間番号7744

私たちの研究室では、コンピュータシステム設計、集積回路設計の研究を行っています。研究の方向性には、耐ソフトエラー設計、FPGA 使用組み込みシステム、低電力AIチップ設計、AIチップテスト容易化などが含まれます。

本展示ではAIチップの故障分類と予測に関する研究について紹介致します。

この研究の主な特徴

提案方法の汎用性:この研究で提案された手法は、訓練に重点を置いたクラウドサーバーからエッジコンピューティングのIoTデバイスまで、さまざまなシステムで使用できる汎用性を持っています。これにより、幅広い応用分野でAIチップの故障分類と予測が可能となります。
テスト時間の削減従来の手法と比べ、テストの効率が大幅に改善されたまた、故障位置の正確な特定を避け、モデル間の移行を容易にすることが可能となる。
AIチップ設計への応用:AIチップの設計プロセスにおける故障の分類と予測が効果的に行われ、設計の効率化と最適化が図られます。
多様なAIモデルへの効果本研究の手法が汎用的なアプローチであり、異なるアーキテクチャや用途のAIモデルに適用できることを意味しています。

本研究では、ニューラルネットワークの解釈性技術を基盤とした方法を提案し、AIチップの故障を効果的に分類し予測することを目的としています。従来の手法と比較して、テストの効率が大幅に改善され、故障位置の正確な特定を避けることでモデル間の移行を容易にすることが可能となります。