IEICE Transに採録

松谷研D2の塚田君の以下の論文がIEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciencesに採録されました。

  • Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An Overflow/Underflow-Free Fixed-Point Bit-Width Optimization Method for OS-ELM Digital Circuit”, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E105-A, No.3, Mar 2022. (to appear)

SWoPP 2021にて口頭発表(2件)

松谷研M2の古川君、M1の川上君がSWoPP 2021にて以下の口頭発表を行いました。

  • 古川 雅輝, 松谷 宏紀, “DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化”, CPSY研究会, 2021年7月.
  • 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “Neural ODEの軽量化モデルによる小規模FPGA向けドメイン適応”, CPSY研究会, 2021年7月.

IJNCに掲載

松谷研M2の古川君の以下の論文がInternational Journal of Networking and Computing (IJNC)に掲載されました。

  • Masaki Furukawa, Tomoya Itsubo, Hiroki Matsutani, “An In-Network Parameter Aggregation using DPDK for Multi-GPU Deep Learning”, International Journal of Networking and Computing, Vol.11, No.2, Jul 2021.

Open Access (J-Stage)

IEEE Accessに掲載

松谷研OBの伊藤君の以下の論文がIEEE Accessに掲載されました。

  • Rei Ito, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An On-Device Federated Learning Approach for Cooperative Model Update between Edge Devices”, IEEE Access, Vol.9, Jun 2021.

Open Access (IEEE Xplore)

RECONF研究会にて口頭発表

松谷研M2の杉浦君が電子情報通信学会 リコンフィギャラブルシステム研究会(2021年6月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 杉浦 圭祐, 松谷 宏紀, “深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討”, RECONF研究会, 2021年6月.

IEICE Transに掲載

松谷研M2の杉浦君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに掲載されました。

  • Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “An FPGA Acceleration and Optimization Techniques for 2D LiDAR SLAM Algorithm”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E104-D, No.6, Jun 2021.

Open Access (J-Stage)

IEICE Transに掲載

松谷研M2の佐久間君の以下の論文がIEICE Transactions on Electronicsに掲載されました。

  • Takuya Sakuma, Hiroki Matsutani, “An Area-Efficient Recurrent Neural Network Core for Unsupervised Time-Series Anomaly Detection”, IEICE Transactions on Electronics, Vol.E104-C, No.6, Jun 2021.

Open Access (J-Stage)

IEICE Transに採録

松谷研OBの井坪君の以下の論文がIEICE Transactions on Information and Systemsに採録されました。

  • Tomoya Itsubo, Michihiro Koibuchi, Hideharu Amano, Hiroki Matsutani, “An FPGA-Based Optimizer Design for Distributed Deep Learning with Multiple GPUs”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E104-D, No.12, Dec 2021. (to appear)

RAW’21にて口頭発表(2件)

松谷研M2の渡邉君がReconfigurable Architectures Workshop (RAW’21)にて以下の2件の口頭発表を行いました。

  • Hirohisa Watanabe, Hiroki Matsutani, “Accelerating ODE-Based Neural Networks on Low-Cost FPGAs”, RAW’21, May 2021. (Best Paper Nominee)
  • Hirohisa Watanabe, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani, “An FPGA-Based On-Device Reinforcement Learning Approach using Online Sequential Learning”, RAW’21, May 2021.

RAW’21はIEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS’21)の併設ワークショップです。

COOL Chips 24にてPoster Award

松谷研M2の杉浦君の下記のポスター発表がIEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips and Systems (COOL Chips 24)にてPoster Awardを受賞しました。

  • Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “Evaluation of Neural Network Based Scan Matching for SLAM SoC Implementations”, COOL Chips 24, Poster session, Apr 2021.

COOL Chips 24にてポスター発表

松谷研M2の杉浦君がIEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips and Systems (COOL Chips 24)にて以下のポスター発表(オンライン発表)を行いました。

  • Keisuke Sugiura, Hiroki Matsutani, “Evaluation of Neural Network Based Scan Matching for SLAM SoC Implementations”, COOL Chips 24, Poster session, Apr 2021.

CPSY研究会にて優秀若手発表賞を受賞

松谷研M1の川上君が電子情報通信学会コンピュータシステム(CPSY)研究会 優秀若手発表賞を受賞しました。

  • 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “Neural ODEを用いたエッジデバイス向けドメイン適応手法”, CPSY研究会, 2021年3月.

CPSY優秀若手発表賞は、研究会ごとに発表件数の10%程度に入る講演をした若手研究者に贈られる賞です。

ETNET’21にて口頭発表(2件)

松谷研B4の川上君、山田君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会(2021年3月、ETNET’21)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 川上 大輝, 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “Neural ODEを用いたエッジデバイス向けドメイン適応手法”, CPSY研究会, 2021年3月.
  • 山田 赳也, 塚田 峰登, 松谷 宏紀, “OS-ELMを用いたFPGA向け軽量ファインチューニング手法”, CPSY研究会, 2021年3月.

IBISML研究会でオーガナイズドセッション

情報論的学習理論と機械学習(IBISML)研究会にて「機械学習とコンピューティング基盤」に関するオーガナイズドセッションとして、スパコンからエッジAI、回路技術を含む下記5件の招待講演を実施しました。

3月2日(火) 13:00- 「機械学習とコンピューティング基盤」(座長:松谷)

  1. 横田理央(東工大)スパコンを用いた大規模分散並列深層学習
  2. 西川由理(産総研/パナソニック)大型計算機を用いた機械学習による人物動画像解析と産業応用
  3. 中原啓貴(東工大)エッジAIデバイスのための軽量化技術
  4. 松谷宏紀(慶大)エッジデバイスのためのオンデバイス学習技術
  5. 鬼沢直哉(東北大)CMOSインバーティブルロジックとその学習ハードウェアへの応用展開

CPSY研究会にて口頭発表

松谷研M1の渡邉君が電子情報通信学会 コンピュータシステム研究会(2021年1月)にて以下の口頭発表を行いました。

  • 渡邉 寛悠, 松谷 宏紀, “常微分方程式を用いたFPGAベースニューラルネットワークの評価”, CPSY研究会, 2021年1月.

CANDAR’20にてBest Paper Award

松谷研M1の古川君が第一著者の下記の論文がInternational Symposium on Computing and Networking (CANDAR’20)にてBest Paper Awardを受賞しました。

  • Masaki Furukawa, Tomoya Itsubo, Hiroki Matsutani, “An In-Network Parameter Aggregation using DPDK for Multi-GPU Deep Learning”, CANDAR’20, Nov 2020.