@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00003118,
 author = {神戸,  尚志 and 谷本,  浩一},
 month = {Jan},
 note = {研究成果の概要（和文）：  システムLSIにおいてハードウエア部が直接メモリアクセスする場合が多く、その高速化が極めて重要である。ハードウエアからのアクセスの場合、データアクセス方法に沿ってより小規模なメモリ構造を考える。本研究では、この点に注目し、ハードウエアにおけるメモリアクセス方法に即した3種類のアーキテクチャ自動最適化手法(単変数に対するレジスタ化、オンチップへのデータ格納のパイプライン化手法を提案し、これらを統合したメモリアクセスアーキテクチャを大語彙連続音声認識回路、DCT回路、相関値計算回路などに適用し、その有効性を確認した。音声認識におけるビタビ探索回路にレジスタ化を施すことにより処理速度は約12.06％向上し、回路規模は微増にとどまった。同じビタビ探索回路にデータ格納のパイプライン化により処理速度は約16.7％向上した。JPEGエンコーダで用いられるDCT演算と粒子追跡技術で用いられる相関値計算に対しては、パイプライン化により各々31.41％、7.14％の高速化を得た。レジスタ化とパイプライン化を統合した手法をビタビ探索回路に適用した結果，処理速度は約28.78％向上した．これらの成果を国際学会１件及び国内学会１件発表した。     研究成果の概要（英文）： High level design methodologies are becoming more and more important in the design of large system LSI devices. As a result, behavioral synthesis from C and other high level languages is key to achieving the productivity demanded by such large designs.For memory intensive applications in particular, the automatic identification, optimization and synthesis of memory access operations is essential. This research developed a method for automatically generating behavioral descriptions for memory access pipeline circuits. Combined with registerization, the approach can accelerate Memory Accesses (MA) irrespective of the degree of data reuse. The method is applied to well-known algorithms used in applications such as speech recognition, JPEG encoding and particle tracking technology, and its effectiveness evaluated. The number of MAs is reduced by over 20％ and the overall performance improved by over 10％ using these MA speed-up methods., 研究種目：基盤研究(C);  研究期間：2008～2010;   課題番号：20500057;   研究分野：工学;   科研費の分科・細目：電気電子工学・電子デバイス・電子機器, application/pdf},
 title = {メモリアクセスフリーアーキテクチャ自動設計技術},
 year = {2010},
 yomi = {カンベ, タカシ and タニモト, コウイチ}
}