高効率アクセラレーション技術

コンピューティング能力の飛躍的な向上を、対象とする問題領域に特化することで低コストかつ低電力に実現するアクセラレーション技術の研究を行っている。 具体的な問題領域には、機械学習、確率的グラフィカルモデル、準同型暗号処理などがある。 また、処理の特性に応じて実行を最適化する粗粒度再構成アーキテクチャ(CGRA)に注目し、回路構成・再構成方式と粒度最適化、これらとコンパイラの協調設計などの研究を行っている。 新しい計算原理に基づく量子コンピューティングにも取り組んでいる。