命令数を4種類に限定することでIoT向けに最適化したCPUアーキテクチャ「SubRISC+」

2021年2月24日 12:00

東京工業大学（東工大）と科学技術振興機構（JST）は19日、IoTエッジコンピューティング向けの小型かつ省電力なプロセッサアーキテクチャ「SubRISC+」を設計し、1mm×1mm角のプロセッサとして構築したと発表した（東京工業大学、科学技術振興機構、論文、PC Watch、マイナビ）。

東工大のリリースによれば、古い製造プロセスである65nm CMOSを用いても1mm×1mm角を実現できたという。またARM Cortex-M0と比べた場合、1.4倍ほど高速でありながら電力効率は2.7倍、エネルギー効率は3.8倍を達成したとされる。

IoTの普及が増えるとデバイスやセンサー、サーバー間でのデータ通信量の増加が懸念される。そこでエッジとなる端末側での処理能力を高めることにより、遅延を減らしネットワークの負荷を軽減することなどが求められる。しかし既存の組み込みプロセッサは、IoT向けとしては過剰スペックであることから、SubRISC+では命令数を4種類に限定することにより、小型化と低消費電力化を図ったのだとしている。

あるAnonymous Coward 曰く、

東京工業大学工学院情報通信系の原祐子准教授らは、IoTにて重要となる小型・省電力性を兼ね備えた新たなプロセッサを設計し、実機の開発に成功した。(ニュースリリース、PC Watchの記事)

　既存の32bitプロセッサではARMのCortex-M0で60命令、RISC-Vで47命令の命令数があるが、開発した組み込みプロセッサは減算・シフト・論理演算・メモリアクセスの4種類の命令のみから成り、減算結果に応じて条件分岐するという特徴を持つ。なお、4命令のみでもチューリング完全であるため、適していない用途にも利用はできる模様。
　実機は65nmCMOSプロセスを用いながら1mmx1mmと小型で、既存の32bitプロセッサでは最小となる物(明記されてはいないがおそらくRISC-Vベース)に対し2.7倍の電力効率、3.8倍のエネルギー効率を実現している。
　適用の一例として、加速度データからてんかんの発作をリアルタイムに検出可能な軽量アルゴリズムを実装し実用性を実証したた結果、動作周波数を50 MHzと想定したシミュレーションではデータのサンプリング速度より高速に異常検出でき、かつ、電力は131.1 µWと極めて低い。
　また、このプロセッサLSIを5 MHz(ヘルスケアの異常検出ではリアルタイム処理を十分確保できる周波数)で駆動した場合の消費電力はわずか77.0 µWであり、これはコンビニエンスストア等でも手に入るアルカリボタン電池LR44で約100日連続稼働できる試算である。

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