[C-8] Superconducting Electronics

11:15 AM - 11:30 AM JST(2:15 AM - 2:30 AM UTC)Candidate for Academic Incentive Award

[C-8-07] Design of a Compact Convolutional Comparator for Single-Flux-Quantum Binary Neural Networks

◎Kazushi Takamatsu¹, Yosuke Ueno^2,3, Feng Li¹, Akira Fujimaki¹, Masamitsu Tanaka¹ (1. Nagoya University, 2. RIKEN, 3. The University of Tokyo)

Keywords:

Single-flux-quantum circuits,Binary Neural Networks

我々は、高速かつ低消費電力なニューラルネットワーク向けに、単一磁束量子(SFQ)回路を用いた二値畳み込みニューラルネットワーク(BNN)の研究を行っている。SFQ回路は高速動作性と低消費電力性を併せ持ち、次世代のコンピュータや量子コンピュータの周辺クライオエレクトロニクス技術として期待されている。BNNは、データを「+1」と「-1」に二値化することで畳み込みニューラルネットワークの計算を簡略化する手法であり、限られたハードウェアで実現できることから、量子誤り訂正の性能改善手法への適用などが提案されている。冷凍機内のエレクトロニクスに許容される消費電力は厳しく制限されるため、より効率のよい回路実装が求められる。本稿では、要素回路となるBNN演算比較器について省面積化の検討を行った。産業技術総合研究所の10kA/cm²ニオブ9層プロセスを想定して設計した結果、回路面積と接合数はそれぞれ1.44×0.87 mm、1020となった。