2024年度 シラバス大学院

SY教育研究領域　(コンピュータシステム)

2024/11/14  現在

コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　1学期 ／First Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 大井　仁
担当教員名
／Instructor		 大井　仁
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/24
授業の概要
／Course outline		 This is a project-oriented course to learn and experiments in design and implementation techniques of modern computer systems (Formerly offered as "Advanced Computer
Architecture" by 2011).   

Due to the nature of being project-oriented and fast pace of quarter system, this course is not recommended for the first time (fresh) graduate students unless (a) he/she has discussed with the instructor on the project topic, or (b)  he/she has concrete topic for the project topic.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 This is a project-oriented course to learn and experiments in design and implementation techniques of modern computer systems.

Students are requsted to discuss with the instructor on his/her project topics prior to the registration.  The student reports in the past years are available upon request.
授業スケジュール
／Class schedule		 In the first few weeks, the related topics will be reviewed using reading materials such as journal/conference papers and magazine articles. Possible topics and tools that can be used for the projects will be introduced during this period. For the rest of the quarter, in addition to the literature study, students will report the progress of their project. Some tools can be used on the workstation provided by the school, but some others will require root access (privileged). Since this is a graduate course, you should have access to the computer in your lab for such tools. The instructor will assist student who have difficulties in using such tools.
教科書
／Textbook(s)		 Selected journal and conference papers and magazine articles will be used. No textbook required. However, the following book is recommended as a reference:
COMPUTER ARCHITECTURE, A Quantitative Approach, Sixth Edition. ISBN-13: ISBN: 9780128119051, MORGAN KAUFFMAN .
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Grading Scheme and Policies
Project report (60%) + Presentation (20%) + Class Participation (20%) (tentative).
履修上の留意点
／Note for course registration		 - Undergraduate Computer Architecture,
and Operating Systems (B or better).

- Proficiency in *nix and C language.


YOU NEED TO DISCUSS YOUR TOPIC WITH THE INSTRUCTOR.
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 The contents of this page are subject to change.
For up to date information, please refer to the following pages and contact the instructor.


http://www.u-aizu.ac.jp/~hitoshi/COURSES/SCA/
http://cnotice.oslab.biz/

The instructor has  more than five years of industrial experiences as an LSI engineer and Computer Architect at Digital Equipment Corporation, ASTEM RI/Kyoto and HAL Computer Systems.


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 久田　泰広
担当教員名
／Instructor		 久田　泰広
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/25
授業の概要
／Course outline		 BipolarとMOSトランジスター アナログ集積回路設計及び解析方法を学びます。サーキット理論、小信号BJT/MOS トランジスターモデル、一個及び数個のトランジスターからなる基本増幅回路の設計及び解析、オペアンプ回路設計及び解析。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 線形及び低周波数Bipolar/MOSトランジスター アナログ回路設計方法及び解析方法の理解。
授業スケジュール
／Class schedule		 １）電気回路理論
２）Bipolarトランジスター、MOSトランジスターの動作領域
３）Bipolar/MOSトランジスター小信号モデル
４）アナログ回路DCバイアス設定
５）シングルステージアンプの設計及び解析
６）マルチステージアンプの設計及び解析
７）差動アンプ
８）オペアンプ設計及び解析
教科書
／Textbook(s)		 ・"Analysis and Design of Analog Integrated Circuits", Paul R. Gray and Robert G. Meyer, Third edition, John Wiley Publishers.
・"Applied Electronic Devices and Analog ICs", J. Michael McMenamin, Delmar Publishers.
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 レポート(100%)
履修上の留意点
／Note for course registration		 学部教育で、半導体工学、集積回路工学等のVLSI設計,電子回路の科目を履修していることがのぞましい。


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 リズィー　マキシム
担当教員名
／Instructor		 リズィー　マキシム
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 Electric circuits, Advanced electric circuits, Electromagnetism, Semiconductor devices.
更新日／Last updated on 2024/01/29
授業の概要
／Course outline		 Students will study basic principles of semiconductor device modeling techniques, study the software source code based on Ensemble Monte Carlo particle simulation method (with programming work on computers in class).
Students will modify and run the software and obtain different characteristics of semiconductor GaAs n-i-n diode.
The characteristics of the n-i-n diode, properties of charged electron transport, different aspects of modeling techniques of semiconductor devices will be discussed and illustrated with computer simulations.
Work with Fortran+Xmgrace or MATLAB.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 - Basic principles of semiconductor device computer modeling
- Ensemble Monte Carlo particle simulation method and its application to semiconductor device modeling
- Understanding of different aspects and phenomena of transient electron transport in semiconductor diode
(carrier transport, electric field and potential distributions, velocity overshoot effect).
- Graphical visualization of the obtained results.
授業スケジュール
／Class schedule		 Lectures and seminars (in computer class), programming work, software modification,
running computer simulations with the software. Calculation of n-i-n diode characteristics with the software. Preparation of the obtained results (plots) with plotting software.
Particular schedule will depend on the student progress:
1-2. Lectures on theory and methods, instructions on the software preparation.
3-10. Lectures on theory and methods, discussions, programming, computer simulations.
11-14. Simulations. Preparation of plots with results. Preparation of final report.
教科書
／Textbook(s)		 Tomizawa Kazutaka
Numerical Simulation of Submicron Semiconductor Devices
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Course report (100%) with the results obtained with computer simulations.
履修上の留意点
／Note for course registration		 Prerequisites and other related courses which include important concepts relevant to the course:

Electric circuits,
Advanced electric circuits,
Electromagnetism,
Semiconductor devices.
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 Tomizawa Kazutaka
Numerical Simulation of Submicron Semiconductor Devices

富沢一隆/著
半導体デバイスシミュレーション CGで可視化するサブミクロンデバイスの世界
978-4-339-00668-1 （4-339-00668-8）


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　1学期 ／First Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 齋藤　寛
担当教員名
／Instructor		 齋藤　寛
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/20
授業の概要
／Course outline		 半導体微細化技術の向上に伴い，様々な機能を１つのチップ（集積回路）に実現することが一般的となっています．こうしたチップには数千万から数十億規模のトランジスタが集積されており，設計を手で行うことは現実的に不可能です．このため，現在の集積回路設計は，様々なElectronic Design Automation (EDA)ツールによって支援されています．例えば，設計者がアプリケーションをハードウェア記述言語などでモデリングし，設計要求を制約として与えると，EDAツールはそのモデルから要求に合う集積回路を自動で生成してくれます．こうしたことより，集積回路の設計に従事する人は，設計技術の知識が必要不可欠です．
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 本科目では，C++にハードウェアのクラスを備えたSystemC言語で記載されたアプリケーションの機能モデルから構造モデルまでの合成と検証を学びます．しかし，設計技術の知識だけで実際に設計するということは困難です．そのため本科目では，演習を通じて，スキルの取得を目指します．
授業スケジュール
／Class schedule		 1. はじめに
2. 演習課題の説明
3. SystemC
4. 演習
5. Stratusのチュートリアル
6. 演習
7. 高位合成の基礎
8. 演習
9. Stratusによる設計空間探索
10. 演習
11. 高位合成で用いられるアルゴリズム
12. 演習
13. 演習課題の発表
14. 演習課題の発表

演習では、信号処理アルゴリズムなどをSystemCを用いてモデリングし，Cadence社のツールを用いて高位合成，および論理検証を行います．検証後，設計した回路の面積や性能の評価を行います．
教科書
／Textbook(s)		 指定なし
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 発表 (55%) 演習課題 (45%)
履修上の留意点
／Note for course registration		 "Electronics Design Automation for Digital VLSIs"も一緒に履修することで，アプリケーションの機能モデルからチップ製造前のレイアウト設計までを学ぶことができます．


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　前期集中 ／1st Semester Intensive
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 齋藤　寛
担当教員名
／Instructor		 齋藤　寛, 武井　正彦（Maxell）, 堀越　健一
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/20
授業の概要
／Course outline		 近年のあらゆる装置には見えない形で組み込み計算機が実装され、知的な装置制御、安全確保、柔軟な人間との対話機能など、装置の高性能化に欠かせない役割を果たしている。この装置組み込みの計算機システムの開発に必要な理論と実装技術の概要を学ぶ。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 組み込みシステムの開発に必要な理論と実装技術を学ぶ。
授業スケジュール
／Class schedule		 以下、12回分
担当　外部講師
・要求仕様分析・ソフトウェア設計技法
・リアルタイムOS概要
・リアルタイムシステムのプログラミング技法
・イベントドリブンプログラミング
・プロジェクトマネージメントと品質管理

以下、2回分
担当　齋藤
・野生動物警報システムの紹介（IoTシステムの例）
・野生動物を検出する深層学習モデルの生成
・生成したモデルをラズベリーパイにデプロイ
教科書
／Textbook(s)		 指定なし
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 二つのレポートにより評価します
1.リアルタイムシステム関連 (外部講師）80%
2.課題に関するレポート （齋藤）20%
履修上の留意点
／Note for course registration		 1. 履修は設備の都合で16名までとなります。
2. 講義は日本語で行います。
3. 外部講師の都合で開講時期が変わることがあります。
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 外部講師は実務経験があります。ルネサス勤務時代に、組み込みOS・組み込みソフトウェアの製品企画・開発に従事。この経験をもとに、組み込みシステムの基礎について教授する。

参考図書
『図解μITRONによる組込みシステム入門』　価格2,800円（税別）　森北出版社


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 荊　雷
担当教員名
／Instructor		 荊　雷
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 なし
更新日／Last updated on 2024/01/12
授業の概要
／Course outline		 ウェアラブルコンピューティングデバイスは、IoT、AI、CHI、バイオメカニクス、電子工学、新素材など複数の分野での最新の研究進歩を体現しており、注目されています。ウェアラブルコンピューティングは、VR、ヘルスケア、ロボティクスなどの重要な応用分野で進化的な変化をもたらしています。これらのデバイスは、これらの分野における技術革新を推進し、新たな応用可能性を開拓しているのです。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 このコースは、コンピュータサイエンスとエンジニアリングの適切な知識を持つ学生が、積極的な研究分野である組み込みウェアラブルコンピューティングに慣れるための基礎コースです。このコースは、学生がこの革新的な分野における基本的な概念、技術、および応用を理解し、さらなる研究や開発に参加するための土台を築くことを目的としています。
授業スケジュール
／Class schedule		 1- Course introduction (Lecture)
2- How to design a wearable computing device (Lecture)
3- How to design a wearable computing device (Exercise)
4- Wearable I/O (Lecture)
5- Wearable I/O (Exercise)
6- Signal Processing (Lecture)
7- Signal Processing (Exercise)
8- Measurement and Estimation (Lecture)
9- Measurement and Estimation (Exercise)
10- Classification and Recognition (Lecture)
11- Classification and Recognition (Exercise)
12- Project integration 1 (Exercise)
13- Project integration 2 (Exercise)
14- Project presentation (Lecture)
教科書
／Textbook(s)		 handout
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Project presentation 40%　
Project report 40%
Attitude 20%
履修上の留意点
／Note for course registration		 なし
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 なし


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 ベン アブダラ　アブデラゼク
担当教員名
／Instructor		 ベン アブダラ　アブデラゼク, ダン　ナム　カイン
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/22
授業の概要
／Course outline		 This course covers brain-inspired (neuromorphic) neural networks that mimic the functional behavior and the organizational structure of the neocortex. We present spiking neurons and explore principles of computation and self-organization in biological and artificial neural networks. The course reviews functional plasticity models and emergent computational capabilities of neural networks, focusing on short-term and long-term synaptic plasticity to develop information-processing devices directly inspired by the working of neurons, synapses, and networks. This should enables the development of novel high-performance neuro-inspired computing platforms.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 After finishing this course, a student will:
- Understand the characteristics of neuromorphic circuit elements.
- Have a broad overview of the basic principles of neuromorphic computing and the difference with traditional computing paradigms;  
- Familiarize with state-of-the-art neuromorphic hardware systems, including some hands-on experience with such architectures
- Understand learning algorithms for spiking neural networks and the pros and cons of using spiking architectures
- Have some experience with neuromorphic algorithm design and complexity analysis and applications of neuromorphic architectures in event-driven sensors.
授業スケジュール
／Class schedule		 1. Overview of past and present neurocomputing approaches
2. Neuron Models and Coding
3.Hardware Models of Spiking Neurons
4.Synaptic Dynamics
5.Synaptic Plasticity Mechanisms
6.Learning in Neuromorphic Systems
7.Emerging Memory Devices for Neuromorphic Systems
8.Communication Networks for Neuromorphic Systems
9.Fault-Tolerance in Neuromorphic Systems  
10Fault-Recovery and Reliability in Neuromorphic Systems
11 Reconfigurable Neuromorphic Computing System
12.Neuromorphic AI Hardware
13.Synthesizing real-time neuromorphic cognitive systems: Real-world HW-SW Design 1
14.Synthesizing real-time neuromorphic cognitive systems: Real-world HW-SW Design 2
教科書
／Textbook(s)		 Abderazek Ben Abdallah, Khanh N. Dang (Authors), ''Neuromorphic Computing Principles and Organization,''  Publisher‏: Springer; 1st ed. 2022 edition (March 12, 2022), ISBN-10‏ :‎ 3030925242, ISBN-13‏ :‎ 978-3030925246
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 - Presentations and class activities: 25 %
- Home work: 25 %
- Final Exam: 50 %
履修上の留意点
／Note for course registration		 Needed knowledge on:
Neural Networks
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 Course web page and reference materials will be given during the first lecture


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　1学期 ／First Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 鈴木　大輔
担当教員名
／Instructor		 鈴木　大輔, 小平　行秀
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/25
授業の概要
／Course outline		 　CMOS VLSI は今や電子機器の中心的存在であり、コンピュータの心臓部である。微細化が進むにつれて、MOSトランジスタの本質をより良く理解しておく必要がある。さらに最近ではアナログ・RF (Radio Frequency)回路を含むミックスト・シグナルLSIが、民生機器、通信機器を中心に不可欠となっているほか、ディープラーニング等のAIハードウェアの実装にも活用されている。またMRAM (Magnetic RAM)やReRAM (Resistive RAM)といったEmerging Memoryの設計にもMOSトランジスタの本質の理解が重要となっている。この授業では先端的なCMOS デバイスとそのモデルについて扱う。授業のはじめには、学部レベルの半導体デバイスの復習を行い、高速伝送の考え方に必須な分布定数回路モデルを紹介する。つづいて、教科書の2～5章を中心に、より詳細なMOSトランジスタモデルについて理解し、ディープ・サブミクロン時代に不可欠な知識を習得する。最後にミックスト・シグナルLSIおよびEmerging Memory LSIの実例など、いくつかのトピックを紹介する。また、半導体集積回路の最新の動向についても授業中に随時言及する。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 この科目を履修した学生は、以下の項目などについて説明できることが期待される。
・半導体素子の基本概念の理解
・CMOS VLSI の設計の流れ
・回路設計に使うMOSトランジスタモデル
・VLSI技術の将来：微細化の動向、ミックスト・シグナルLSI、Emerging Memory
授業スケジュール
／Class schedule		 １． 半導体デバイス（学部）の復習（1）
２． 半導体デバイス（学部）の復習（2）
３． 分布定数回路モデルと熱雑音の基礎
４． デバイス物理の基礎（2章）：MOSキャパシタ、高電界効果を中心（1）
５． デバイス物理の基礎（2章）：MOSキャパシタ、高電界効果を中心（2）
６． MOSFETデバイス（3章）（1）
７． MOSFETデバイス（3章）（2）
８． CMOSデバイス設計（4章）：スケーリング、しきい値ばらつきを中心（1）
９． CMOSデバイス設計（4章）：スケーリング、しきい値ばらつきを中心（2）
１０． CMOS性能因子（5章）：基本回路、寄生成分の影響（1）
１１． CMOS性能因子（5章）：基本回路、寄生成分の影響（2）
１２． CMOS性能因子（5章）：デバイスパラメータと遅延時間、先端デバイス（1）
１３． CMOS性能因子（5章）：デバイスパラメータと遅延時間、先端デバイス（2）
１４． ミックスト・シグナルLSIとEmerging Memory LSIの実例
教科書
／Textbook(s)		 Y. Taur and T. H. Ning, "Fundamentals of Modern VLSI Devices (3rd Edition)", Cambridge
University Press, ISBN 978-1108480024, (2021).
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 １． 評価基準：レポート100％
２． 期末に与えられたテーマでレポートを提出する。
履修上の留意点
／Note for course registration		 The following or related under graduate courses are recommended to take:
・Semiconductor Devices　（半導体デバイス）
・VLSI Design　（VLSI設計技術）
・Electronics　（電子回路）
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 1. T. Tsividis, “Operation and Modeling of the MOS Transistors,” 2nd Edition, ISBN 0-07-065523-5, (1999).
2. 束原、「CMOS RF回路設計」、丸善、ISBN: 978-4-621-08203-4、2009年 11月発行

1. T. Tsividis, “Operation and Modeling of the MOS Transistors,” 2nd Edition, ISBN 0-07-065523-5, (1999).
2. 束原、「CMOS RF回路設計」、丸善、ISBN: 978-4-621-08203-4、2009年 11月発行

その他参考文献についての情報は適宜講義中に紹介する。


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 小平　行秀
担当教員名
／Instructor		 小平　行秀, 齋藤　寛
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/23
授業の概要
／Course outline		 半導体微細化技術の向上に伴い，様々な機能を１つのチップ（集積回路）に実現することが一般的となっています．こうしたチップには数千万から数十億規模のトランジスタが集積されており，設計を手で行うことは現実的に不可能です．このため，現在の集積回路設計は，様々なElectronic Design Automation (EDA)ツールによって支援されています．例えば，設計者がアプリケーションをハードウェア記述言語などでモデリングし，設計要求を制約として与えると，EDAツールはそのモデルから要求に合う集積回路を自動で生成してくれます．こうしたことより，集積回路の設計に従事する人は，設計技術の知識が必要不可欠です．
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 本科目では，デジタル集積回路の設計支援技術のうち，ハードウェア記述言語にてモデリングされたアプリケーションの構造モデルからチップ製造前のレイアウト設計までの設計技術を学びます．しかし，設計技術の知識だけで実際に設計するということは困難です．そのため本科目では，演習を通じて，スキルの取得を目指します．演習では，業界標準の設計フローに基づいて設計を行います．
授業スケジュール
／Class schedule		 1. イントロダクション
2. 演習課題の説明とEDAツールに対するチュートリアル1
3. Verilog HDL
4. EDAツールに対するチュートリアル2
5. 論理合成1
6. 論理合成2
7. レイアウト合成1
8. 演習
9. レイアウト合成2
10. 演習
11. 検証，テスト，電力最適化
12. 演習
13. 演習課題の発表
14. 演習課題の発表

演習では，信号処理アルゴリズムなどをVerilog HDLを用いてモデリングし，Cadence社のツールを用いて論理合成、レイアウト合成，静的タイミング解析，および論理検証を行います．検証後，性能、回路面積などの面で設計した回路の評価を行います
教科書
／Textbook(s)		 指定なし
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 発表 (50%) 演習課題 (36%) 授業態度 (14%)
履修上の留意点
／Note for course registration		 基礎的な集積回路設計に関する知識とスキルを有していることを前提に授業を行います．具体的には，SY06 VLSI設計技術，SY07 論理回路設計特論，IE02 システム総合演習 II，SYA08 System-level Design for Digital VLSIsのいずれかの単位を修得済み，もしくはそれと同程度の知識とスキルを身につけていることを推奨します．

SYA08 System-level Design for Digital VLSIsも一緒に履修することで，アプリケーションの機能モデルからチップ製造前のレイアウト設計までを学ぶことができます．SYA08 System-level Design for Digital VLSIsと本科目の両方を履修することを推奨します．


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 北道　淳司
担当教員名
／Instructor		 北道　淳司, 富岡　洋一
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/01/12
授業の概要
／Course outline		 In this course, many topics, Pipelining with out-order execution, memory hierachy, instruction/data level parallelism, and so on, which are adopted in the advanced computer architecture, such as high-performance general purpose computers, GPGPUs, embedded processors, are explained.
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 In this course, our students understand the computer architecture which keeps evolving and obtain the base for more advanced development of it. They can use the knowledge obtained in this lecture to research at their Lab.
授業スケジュール
／Class schedule		 1: Introduction
2: Basic Concepts of Processor: In-order pipeline
3: Basic Concepts of Processor: Interrupt
4: Basic Concepts of Processor: Memory mapped I/O
5: Fundamentals of Quantitative Design and Analysis
6: Memory Hierarchy Design
7: Instruction-Level Parallelism: Basic
8: Instruction-Level Parallelism: Out of Order Pipeline
9: Data-Level Parallelism in Vector and SIMD Architectures
10: Data-Level Parallelism in GPU Architectures
11: Thread-Level Parallelism: Multi-core Processor
12: Thread-Level Parallelism: Cache system for Multi-core Processor
13-14 : Other topics
教科書
／Textbook(s)		 2-4: Computer Organization and Design MIPS Edition

5-14: Computer Architecture, 6th Edition: A Quantitative Approach
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 Mini Reports (40%) and  exam. (60%)
履修上の留意点
／Note for course registration		 None
For undergraduate students, they should get the credits of Computer Architecture and Embedded Systems.
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 CQ出版社 マイクロプロセッサ・アーキテクチャ入門 中森 章 著


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　2学期 ／Second Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 大井　仁
担当教員名
／Instructor		 大井　仁, 松本　和也
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 - B or better grades for the Computer Architecture and Operating Systems courses in undergraduate program (or equivalent).

- C programming proficiency.

- Understanding and familiarity to *nix concepts and operations.
更新日／Last updated on 2024/01/24
授業の概要
／Course outline		 This course has a set of clearly and explicitly defined set of prerequisites.  If you cannot provide official documents that support your meeting the prerequisites (most typically, undergrad transcripts), PLEASE DO NOT REGISTER.  Registration from such students will be declined. If you do not have necessary technical/academic backgrounds, but still want
to take this course, please take appropriate conversion courses first.

Advanced Operating Systems is one of core courses in the graduate program at the University of Aizu, offered from the 3rd quarter of AY2012.  
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 This is one of core courses in the graduate program in Computer Science and Engineering at the University of Aizu. The course covers from the basic design concepts of the modern operating systems to the case studies in the actual implementations of the operating systems to see how they utilize and manage advanced hardware technologies for newly emerging applications.

Topics covered overlap with those in the undergraduate operating systems course. However, it is expected that students understand each topic in more detail and at a higher standard.

In the first few weeks, basic concepts of OSes will be reviewed. During this period, students will decide the topics for their reports. In the next few weeks, advanced topics (such as virtual machines or distributed systems) and case studies will be covered.
授業スケジュール
／Class schedule		 This schedule is tentative and will be adjusted according to the progress and interests of the attending students. Each class is a 50 minute period and two classes per week.

Class Topics Remarks
1 Course Introduction
Linux Overview Textbook: Sections 10.1 to 10.2
2-3 Processes, Threads and Scheduling Textbook: Section 10.3
4 Memory Management Textbook: Section 10.4
5 Input/Output Textbook: Section 10.5
6 File System Textbook: Section 10.6
7 Security Textbook: Section 10.7
8-9 Virtualization and the Cloud Textbook: Chapter 7
10 Operating System Design Textbook: Chapter 12
11-13 Advanced Topics Selected Papers/Articles
14 Project Presentations
教科書
／Textbook(s)		 Modern Operating Systems, Global Edition, 5/E* , by Andrew S. Tanenbaum, ISBN 13: 9780137618873 (or 9780137618880for eTextbook) Prentice Hall. This is a REQUIRED textbook.  Please contact the instructor for text purchasing options.

Academic journal (e.g. IEEE Transactions on Computers) and conference (e.g. ASPLOS) papers and articles from technical magazines (e.g. IEEE Micro) will also be used as the reading materials.
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 The final course grade will be a combination of written exam(s) (40%), term paper (or project) (40%) and class participation (20%). Letter grades will follow the University Standard (A >= 80, B >= 65, C >= 50).
履修上の留意点
／Note for course registration		 PLEASE READ THIS PART CAREFULLY.
If you cannot provide official documents that support your meeting the prerequisites (most typically, undergrad transcripts), PLEASE DO NOT REGISTER.  

- B or better grades for the Computer Architecture and Operating Systems courses in undergraduate program (or equivalent). For the undergraduate OS, it should cover the Chapters 1 to 6 of the Modern Operating Systems (or equivalent).  

- C programming proficiency.

- Understanding and familiarity to *nix concepts and operations.
参考(授業ホームページ、図書など)
／Reference (course
website, literature, etc.)		 The instructor has  more than five years of industrial experiences as an LSI engineer and Computer Architect at Digital Equipment Corporation, ASTEM RI/Kyoto and HAL Computer Systems.

The information on this page is subject to change.
For the up to date information, please refer to
the course web page:

http://www.u-aizu.ac.jp/~hitoshi/COURSES/AOS/


コンピテンシーコード表を開く 科目一覧へ戻る

開講学期
／Semester		 2024年度／Academic Year 　4学期 ／Fourth Quarter
対象学年
／Course for;		 1年 , 2年
単位数
／Credits		 2.0
責任者
／Coordinator		 富岡　洋一
担当教員名
／Instructor		 富岡　洋一, 奥山　祐市
推奨トラック
／Recommended track		 －
先修科目
／Essential courses		 －
更新日／Last updated on 2024/02/02
授業の概要
／Course outline		 ニューラルネットワークなどのディープラーニングモデルは、自動車、医療、監視システムなど、さまざまなシステムの研究開発に利用されている。ディープラーニングモデルの学習には大量の計算が必要となるため、CPU（Central Processing Unit）やGPU（Graphics Processing Unit）などの専用回路の性能を引き出し、学習を高速化することが不可欠であり、高速化のために数値計算ライブラリや仮想環境も必要となる。本講義では、ディープラーニングの研究開発に必要な数値計算ライブラリや仮想環境について学び、ディープラーニングの研究開発環境を構築するスキルを習得する。また、推論を高速化するために必要な知識と技術を学ぶ。
授業の目的と到達目標
／Objectives and attainment
goals		 1. ディープラーニングの研究開発環境を整えるための知識と能力を身につける。
2. ディープラーニングの学習を高速化し、効率的なディープラーニングモデルを実現するための知識を習得する。
授業スケジュール
／Class schedule		 1-2. ディープラーニング環境と仮想マシン（クラウド＆ローカルリソース）
3-4. ディープラーニングフレームワークの実行メカニズム
5-6. 演習1：ディープラーニング学習のための環境構築
7-8. ディープラーニングの高速化と性能評価
9. 演習2：ディープラーニングの高速化と評価
10-11. モデル圧縮
12. ニューラルネットワークの最適化
13-14. 演習3：モデルの最適化
教科書
／Textbook(s)		 教科書は指定しない。
成績評価の方法・基準
／Grading method/criteria		 レポート：100%
履修上の留意点
／Note for course registration		 Linux/UnixコマンドラインとPythonプログラミングの基礎知識があること。
Googleアカウントを作成すること。


このページの内容に関するお問い合わせは学生課 教務係までお願いいたします。

お問い合わせ先メールアドレス：sad-aas@u-aizu.ac.jp