研究者詳細
2025/05/31 更新
基本情報
教育活動
現在担当している科目
社会貢献活動・その他
他学部・他研究科等兼任情報
特定課題制度(学内資金)
Click to view the Scopus page. The data was downloaded from Scopus API in May 30, 2025, via http://api.elsevier.com and http://www.scopus.com .
知能システム設計演習D
大学院基幹理工学研究科
2025年 秋学期
知能システム設計演習C
2025年 春学期
知能システム設計演習B
知能システム設計演習A
最適化システム設計
Physical Electronics Laboratory B
基幹理工学部
2025年 春クォーター
Physical Electronics Seminar B
Physical Electronics Laboratory A
2025年 冬クォーター
Physical Electronics Seminar A
卒業論文B
卒業論文A 【前年度成績S評価者用】
卒業論文A
機械学習
卒業論文B 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム特別概論 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム特別概論
電子物理システム特別演習
電子物理システム実験C 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム実験C
電子物理システム実験B
電子物理システム実験B 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム実験A 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム実験A
電子物理システム演習B 【前年度成績S評価者用】
電子物理システム演習B
▼全件表示
理工学術院 大学院基幹理工学研究科
準同型暗号ライブラリの高速化に向けたCPU/FPGA協調設計
2019年
概要を見る
本研究では、準同型暗号ライブラリHElibを対象に3課題(1.準同型暗号ライブラリに含まれるボトルネック演算の特定、2.ボトルネック演算に対するハードウェアの設計、3.SW/HW間の効率的なデータ転送技術の確立)に取り組んだ。課題1の解決に向けてHElibに比較演算処理を実装し、乗算オペレータ中に含まれるBluestein FFT演算がボトルネック演算であることを確認した。次に、課題2に関連してパイプライン効率の高いFFTプロセッサを開発した。最後に、SW/HW間の効率的なデータ転送を可能にするI/Oハードウェア実現に向け、循環リストベースの優先度キューをハードウェア実装し、対ベースライン実装比で22.8倍の高速化を達成した。
標本数を任意に設定可能な離散フーリエ変換アクセラレータの設計と実装
2018年
本研究では,信号処理や暗号演算に用いられる離散フーリエ変換(DFT)の高速化に向けたハードウェアアクセラレータ設計に取り組んだ.本研究が対象とするDFTは標本数が2のべき乗でないことを前提とし,加えて,数千~数万の標本数に対応可能である点から既存研究と大きく異なる.標本数が2のべき乗でないDFTの高速アルゴリズムとしてBluesteinFFTを採用するとともに,高位合成時に適用可能な最適化技術を組み合わせることで,FPGA上で高速動作するハードウェアアクセラレータを構築した.本アクセラレータについて,計算機実験により対CPU比で3倍程度高速に動作可能であることを確認している.
Click to view the Scopus page. The data was downloaded from Scopus API in May 30, 2025, via http://api.elsevier.com and http://www.scopus.com .