Hasitha Muthumala Waidyasooriya 研究室（東北大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、計算量の大きい問題を高速に処理するためのハードウェアアクセラレータの設計と実装を主要テーマとしています。特にFPGA（再構成可能な集積回路）を用いた並列計算アーキテクチャの開発に注力しており、複数の計算タスクを同時に処理することで消費電力を抑えながら処理速度を大幅に向上させることを目指しています。近年の研究では、画像認識に用いられるニューラルネットワークモデル（Vision TransformerやMLP-Mixerなど）の高速化、ロボットの経路計画や自動搬送車の最適なルート決定といった実世界の最適化問題への応用に取り組んでいます。これらの課題に対して、深いパイプライン構造を活用した効率的なメモリアクセスの削減や、量子焼きなまし法といった確率的最適化手法のシミュレーション実装など、多角的なアプローチを採用しています。さらに、複数のFPGAを組み合わせた大規模並列処理システムや、量子計算の古典的シミュレーション、高圧縮映像符号化といった多様な分野への拡張研究も行われており、ハードウェア実装による性能向上が必要な問題全般に対する実践的なソリューション開発を展開しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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研究成果（13 件）

[2025] Fpga-Based Highly Parallel Architecture for Multi-Robot Path Planning
DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc67473.2025.00021
[2025] Large-Scale AGV Routing Based on Multi-FPGA SQA Acceleration
DOI: https://doi.org/10.1145/3658617.3697700
[2025] FPGA Accelerator Architecture for Vision Mamba Based on Memory Access Optimization
DOI: https://doi.org/10.1109/isocc66390.2025.11329606
[2025] An FPGA Architecture for MLP-Mixer in Image Recognition Tasks
DOI: https://doi.org/10.1109/isocc66390.2025.11329909
[2025] Exploring Spatial and Temporal Parallelism for Vision Transformer Acceleration
DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc67473.2025.00022
[2025] Quantum annealing-based route optimization for commercial AGV operating systems in large-scale logistics warehouses
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-28481-w
[2024] Performance evaluation of Word2vec accelerators exploiting spatial and temporal parallelism on DDR/HBM-based FPGAs
DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-024-06120-x
[2022] Temporal and spatial parallel processing of simulated quantum annealing on a multicore CPU
DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-04242-0
[2022] OpenCL-Based Design of an FPGA Accelerator for H.266/VVC Transform and Quantization
DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas54063.2022.9859281
[2022] Implementation of an FPGA-Oriented Complex Number Computation Library Using Intel OneAPI DPC++
DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas54063.2022.9859514

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[2022] FPGA-Based Prototype of a Quantum Annealing Simulator for Sparse Ising Model
DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc57363.2022.00039
[2022] A Scalable Emulator for Quantum Fourier Transform Using Multiple-FPGAs With High-Bandwidth-Memory
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3183993
[2021] Design space exploration for an FPGA-based quantum annealing simulator with interaction-coefficient-generators
DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-03859-5

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