2026/04/28 更新

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チュ ヴァン ティエム
CHU VAN THIEM
CHU VAN THIEM
所属
工学院 准教授
職名
准教授
外部リンク

学位

  • 博士(工学) ( 2018年9月   東京工業大学 )

研究キーワード

  • コンピュータアーキテクチャ

  • リコンフィギャラブルコンピューティング

  • 機械学習

研究分野

  • 情報通信 / 計算機システム

経歴

  • 東京科学大学

    2024年10月 - 現在

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  • 東京工業大学

    2020年4月 - 2024年9月

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  • 北陸先端科学技術大学院大学

    2018年10月 - 2020年3月

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  • 独立行政法人日本学術振興会   特別研究員

    2017年4月 - 2018年9月

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所属学協会

  • 電子情報通信学会

    2022年6月 - 現在

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  • IEEE

    2016年1月 - 現在

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  • ACM

    2016年1月 - 現在

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  • 情報処理学会

    2014年11月 - 現在

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委員歴

  • 電子情報通信学会   リコンフィギャラブルシステム研究専門委員  

    2022年6月 - 現在   

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  • International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Special Session on FPGA Technologies for Adaptive Computing (FTAC), 2021   Program Committee Member  

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  • International Symposium on Computing and Networking (CANDAR), 2020, 2021, 2022   Program Committee Member  

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  • International Conference on Field Programmable Technology (FPT), 2023   Program Committee Member  

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  • xSIG, 2022, 2023   Program Committee Member  

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論文

▼全件表示

MISC

  • FPGA を使って基本的なアルゴリズムのソーティングを劇的に高速化

    Thiem Van Chu

    アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)ブログ   2020年

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)  

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  • MIG を使って DRAM メモリを動かそう

    Thiem Van Chu

    アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)ブログ   2020年

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)  

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講演・口頭発表等

  • 特徴空間事前分割型決定森推論アクセラレータ

    Thiem Van Chu

    第 21回情報科学技術フォーラム (FIT2022) トップコンファレンス 7-1 リコンフィギャラブ ルシステム  2022年9月 

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受賞

  • Best Paper Award

    2021年12月   The 20th International Conference on Field-Programmable Technology (FPT)  

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  • Best Paper Award

    2017年5月   The 25th IEEE International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM)  

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  • 日本学術振興会特別研究員

    2017年4月   日本学術振興会  

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  • 学生奨励賞

    2015年3月   情報処理学会  

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 自己適応型エッジAIオンライン学習基盤の創出

    研究課題/領域番号:24K02911  2024年4月 - 2029年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    CHU ThiemVan

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    配分額:18720000円 ( 直接経費:14400000円 、 間接経費:4320000円 )

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  • 超高次元分散ベクトル表現を基軸とする融合型AIコンピューティング基盤の開拓

    研究課題/領域番号:23H05489  2023年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(S)

    本村 真人, 安戸 僚汰, 安藤 洸太, CHU ThiemVan

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    配分額:204100000円 ( 直接経費:157000000円 、 間接経費:47100000円 )

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  • 超高次元分散ベクトル表現に基づくAIコンピューティングの研究

    研究課題/領域番号:23H00469  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    本村 真人, 劉 載勲, CHU ThiemVan

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    配分額:47190000円 ( 直接経費:36300000円 、 間接経費:10890000円 )

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  • 大規模疎行列処理のためのインストレージアクセラレータの創出

    研究課題/領域番号:21K17720  2021年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    CHU ThiemVan

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    配分額:4680000円 ( 直接経費:3600000円 、 間接経費:1080000円 )

    疎行列処理に関する包括的なアーキテクチャの実現を目指して,昨年度は,疎行列関連の主な基本演算である,疎行列と疎行列の積(SpMM)の効率的な処理アーキテクチャの研究開発に取り組んだ.
    疎行列処理では,処理データフローが全体のアーキテクチャ設計,達成できる効率に大きな影響を及ぼす.SpMMの基本的な処理データフローとして,inner product, outer product, row/column-wise productが挙げられる.Inner productでは,入力行列を繰り返し何度も読み込む必要があり,インデックスがマッチしている要素同士のみの乗算を行うため,メモリアクセス量が膨大になるわりに,無効なものが多い.この問題は,入力行列の密度が低ければ低いほど深刻となる.そこで,本研究は,疎行列により相性が良いouter productとrow/column-wise productをベースに効率的な処理データフローとその特徴に合った,効率的なデータフェッチ機構を有するアーキテクチャを考案している.
    提案の疎行列処理アーキテクチャを評価するために,機能レベルのシミュレータ及びサイクルアキュレートシミュレータを開発し,基盤の構築を行っている.考案中のSpMM処理アーキテクチャの初期評価では,全体の性能や消費電力に大きく影響する外部メモリアクセス量に着目して,最先端のSpMM処理アーキテクチャの代表的なものであるSpArchと比較を行った.その結果,同等程度の回路規模を仮定した時に,SpArchが効率的に処理することが可能なdensity率(非ゼロ要素の密度)が10e-5程度のスーパースパース行列に対して平均約1.8倍,それよりも少し密な10e-2程度のdensity率のスパース行列に対しては平均約5.9倍程度外部メモリアクセス量を減らすことが確認できている.

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担当経験のある科目(授業)

  • デジタル論理と計算機構成,2019

    機関名:北陸先端科学技術大学院大学,情報科学系

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  • プログラミング発展,2020, 2021, 2022, 2023

    機関名:東京工業大学 情報通信系

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