@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00008506,
 author = {佐藤, 知哉},
 month = {2017-04-03},
 note = {2016, 本研究では、FPGAを用いたAndroidタブレット端末を用いることで、2種類の人工知能アプリケーションの高速化を行った。
　近年、スマートフォンなどの携帯型端末の普及や、利用方法が多様化したことにより、アプリケーション自体の機能や性能への需要も高まってきている。一方で、計算機そのものの性能が向上したことにより人工知能分野の研究が盛んになってきている。人工知能に関する研究分野には、囲碁や将棋、ポーカーなどのAI(Artificial Intelligence)、Deep Learning という多層で構成されたニューラルネットワークによる機械学習方法がある。これらの分野において、それ自体のアルゴリズムの改良はもちろん以前までは現実的でなかった計算量を処理することができるようになったことにより、その性能は飛躍的に向上してきている。
　本研究では、これらの処理を行う際に必要となるアクセラレータとしてFPGAを選択し、そのFPGAをベースに作成されたAndroidタブレット(FPGA タブレット)を用いることで、これらの人工知能技術を含んだ携帯端末用アプリケーションの高速化を行った。FPGAタブレットは、FPGAのチップ上のARM コアでAndroid OSを動作させることにより、タブレット端末として利用できる。また、パーシャルリコンフィギュレーション機能を用いることで、FPGA の回路の一部をOS 動作中に書き換えることが可能である。これにより、動かすアプリケーションごとに専用回路を用意し、それらを必要に応じて書き換えていくことでアプリケーション全体の高速化を可能としている。本研究で作成したオセロアプリのAIでは、CPUと比較して平均約2倍程度の高速化、Deep Learningを用いた画像分類アプリでは、本研究で用いるタブレットシステムの資源等を考慮したモデル式の結果で約32～72倍の高速化の可能性を示した。また、VivadoHLSを用いた高位合成によって生成された部分専用回路の場合、CPUと比較して平均2.9倍程度の高速化が望めることを示した。},
 title = {FPGAタブレットを用いた人工知能アプリケーションの高速化},
 year = {},
 yomi = {サトウ, トモヤ}
}