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Research Themes
研究テーマ
現在進めている CGLA / IMAX 研究から、高専時代に取り組んだエッジ AI・FPGA 実装まで、主な研究テーマをまとめています。
新しいテーマから順に掲載しています。
LLM GUI チャット
CGLA向けLLM実行最適化
静的なチャンク分割で顕在化する転送オーバーヘッドに着目し、量子化条件に応じてチャンクサイズを動的に決める Q-snap を提案した。プリフィルで 1.62 倍の高速化を確認している。
MCSoC 2025 評価
生成 AI の CGLA 上での実装
Stable Diffusion を IMAX 上に実装し、LLM 以外の生成 AI ワークロードにも適用できることを評価した。エンドツーエンドの性能と電力効率を確認している。
CANDAR 2025 ワークフロー
音声認識（ASR）の高効率実装
Whisper を IMAX 上に実装し、独自の FP16 演算カーネルを開発した。省電力推論を実現しながら、CGLA の汎用性を示している。
IMAX アーキテクチャ
IMAX アーキテクチャの評価と実装
演算ユニットとキャッシュメモリを交互配置した非ノイマン型 CGLA。エッジ向け IMAX3 とサーバ向け IMAX4 の比較評価やアプリケーション実装に取り組んでいる。
FPGA マルチタスク構成
FPGA による表情認識システム
DPU ベースの DNN アクセラレータを用いて、FPGA 上でリアルタイム表情認識システムを実装した。マルチスレッド化と低消費電力化を両立している。
YOLOX 検出結果
DNNベースの小ねぎ分岐部検出
背景や照明条件が複雑な環境に対応するため、YOLOX ベースの検出とインスタンスセグメンテーションを用いた分岐部検出を検討した。自動調製機への実応用を見据えた認識系として整理している。
自動調製パイプライン
エッジ検出による小ねぎ分岐部検出
小ねぎ分岐部に現れる斜線に着目し、エッジ検出ベースの軽量アルゴリズムを構成した。Raspberry Pi 3 上で検出率 90.6%、処理時間 455 ms を確認している。