教員詳細
FACULTY
Research and Industry-Academia Collaboration
研究?産学連携
ベン アブダラ アブデラゼク BEN ABDALLAH Abderazek
教授、理事（学部?学科長）
- 所属
- コンピュータ理工学科/コンピュータ工学部門
- 職位
- 教授、理事（学部?学科長）
- benab@u-aizu.ac.jp
教育
- 担当科目 - 大学
- コンピュータアーキテクチャ, 2018-
- コンピュータシステム入門, 2018-
- 並列計算機システム, 2018 -
- コンピュータシステム工学, 2008-2018
- 組み込みシステム, 2008-2016
- 論理回路設計演習, 2008-2018
- コンピュータアーキテクチャ演習, 2008-2018
- 担当科目 - 大学院
- ニューロモーフィックコンピューティング, 2023 – present
- 組み込みリアルタイム システム, 2008 – 2022
- マルチコアコンピューティング, 2010-2015
- 高度なコンピュータ組織, 2008 – 2023
研究
- 研究分野
-
通信工学
計算機システム
高性能計算
知能情報学
- 略歴
- 1988.6 リセ?テクニーク9アヴリル?ド?スファックス高等学校卒業
- 1988.9-1994.6 学部 (電気工学),スファックス大学と华中科技大学, 武漢
- 1994.9-1997.6 博士前 (コンピュータ工学), 华中科技大学, 武漢
- 1999.4-2002.3 博士 (コンピュータ工学), 国立大学法人電気通信大学,東京
- 2002.4-2007.3 研究員、国立大学法人電気通信大学,東京
- 2007.4-2007.9 助教授、国立大学法人電気通信大学,東京
- 2007.10-2011.3 助教授、澳博集团
- 2011.4-2012.3 准教授、澳博集团
- 2012.4-2014.3 上級准教授、澳博集团
- 2014.4-現在 教授、澳博集团
- 2014.4-2022.03 コンピュータ工学部門長, 澳博集团
- 2014.4-現在 教育研究評議会委員、澳博集团
- 令和4年4月～現在 コンピュータ理工学部長,澳博集团
- 令和4年4月～現在 理事 澳博集团
招待講師:- 2010-2013 客員教授、计算机科学与工程系, 香港科技大学,香港
- 2011-2015 客員教授、软件工程学院, 华中科技大学,武漢
- 令和4年-現在 非常勤講師, 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科
- 2024年 - 現在、東京外国語大学、東京、日本
- 現在の研究課題
- 高性能でエネルギー効率の高いコンピューティングシステムの設計および最適化において、特に計算、ネットワーク、高 可用性の制約を持つデジタル信号処理ワークロードを対象とした画期的な貢献。
- 研究内容キーワード
- コ ンピュータシステム (プロ セッサのマイクロアーキテクチャ、組み込みシステム、AI、エネルギー効率）
- ニューロモーフィックコンピューティング（エネルギー効率、スケーラビリティ、擬人化ロボット）
- プロセッサ相互接続ネットワーク（3D-NoC/ICs、SiPh-2D/3D-NoC、ハイブリッド）
- 集積回路とシステムの信頼性（熱管理、環境要因、ソフト/ハードエラー）
- 所属学会
- IEEEシニアメンバー; ACMシニアメンバー; IEEE Circuits and Systems, IEEE Solid-State Circuits Society（メンバー）; IEEE Computer Societyコンピュータアーキテクチャに関する技術委員会（メンバー）; 欧州イノベーション同盟 (メンバー); 電子情報通信学会 （メンバー 2007-2019）
パーソナルデータ
- 趣味
- 歴史的な場所の閲覧と訪問.
- 子供時代の夢
- 学校の先生になる！
- 座右の銘
- シンプルがベストです！
- 愛読書
- "You Can Heal Your Life"
- 学生へのメッセージ
- あなたの教育と研究の成功には、集中力と組織力を維持することが不可欠です。
主な研究
- グリーンコンピューティング
-
私たちの研究は、エネルギー消費の削減、廃棄物の最小化、持続可能な材料の使用などを含む、環境への影響を最小限に抑えたコンピュータの設計および利用に専念しています。最先端の技術と革新的な方法論を統合することで、コンピュータシステムの効率性と機能を向上させるだけでなく、地球の保護にも貢献するソリューションを開発することを目指しています。私たちの学際的なアプローチは、企業やさまざまな分野の専門家との協力を含んでおり、私たちの発見と実施が実践的で影響力のあるものであることを保証しています。
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- 新興の相互接続技術（フォトニクス、三次元、ハイブリッド）
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複雑な SoC には、プロセッサ コア、DSP、メモリ、アクセラレータ、および I/O で構成される多数のコンポーネントが含まれており、すべてがわずか数平方ミリメートルの単一のダイ領域に統合されています。 このような複雑なシステムは、現在のバスベースのソリューションよりも洗練されたネットワークに近い複雑なオンチップ相互接続を介して相互接続されます。 このネットワークは、面積と消費電力を低く抑えながら、高スループットと低遅延を提供する必要があります。 私たちの研究努力は、超並列メニーコア システムでこのような新しいパラダイムを可能にするために、いくつかの設計上の課題を解決することです。 特に、フォールト トレランス、3D-TSV 統合、フォトニック通信、低電力マッピング技術、および低遅延適応ルーティングを調査しています。
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- 神経形態コンピューティング
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私たちは、以前開発した耐障害性のある三次元オンチップインターコネクト技術を強化した、適応型超低電力ニューロモルフィックチップ (NASH) およびシステムの開発を進めています。NASHシステムは、スパイクの重み、ルーティング、隠れ層、トポロジーなどのさまざまなSNNパラメーターの再構成を可能にする効率的な適応構成方法を備えていることを特徴としています。さらに、このシステムは、さまざまなディープニューラルネットワークトポロジーの混合、効率的な耐障害性マルチキャストスパイクルーティングアルゴリズム、および効果的なオンチップ学習メカニズムを組み込んでいます。NASHシステムのパフォーマンスを実証するために、FPGA実装を開発し、VLSI実装も確立します。NASHの最終目標は、脳にインスパイアされた処理技術を小規模な埋め込み型センサーやセンサーベースのデバイス（BCI（EEG/EMG）、オーディオ、プレゼンス検出、アクティビティ認識など）に導入することです。
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