CNTFET技術に基づく電流モード4対2圧縮器を利用した低消費電力かつ高速な近似乗算器の設計

少ないエネルギーでより鮮明な画像を

スマートフォンが写真を撮るとき、動画をストリーミングするとき、あるいはAIフィルターを適用するときには、何百万もの小さな乗算が行われています。これらをすべて正確に計算するとエネルギーを消費し処理が遅くなりますが、人間の目は小さな数値誤差をしばしば識別できません。本論文は、新しい種類の回路を用いてその一部の計算を意図的に“緩める”ことで、画像の視覚的差異をほとんど生じさせずに消費電力と遅延を削減する手法を示します。

不完全な計算でも見た目は完璧になり得る理由

画像処理、動画、機械学習のような多くの現代的応用は、小さな誤差に対して本質的に寛容です。ある画素の明るさがわずかに変わる、あるいはフィルタの応答が僅かにずれるといった変化は、通常私たちには見えません。著者らはこれを利用し、いくらかの算術精度を犠牲にして消費電力、チップ面積、速度を大きく節約する近似乗算器を提案します。対象はDSPでよく使われる8×8乗算器で、単なる数値誤差だけでなく、ピーク信号対雑音比（PSNR）や構造類似度（MSSIM）といった標準的指標を用いて、これらの近似が実際の画像品質にどう影響するかを評価しています。

高速乗算器のための新しい構成要素

設計の中核となるのは4:2圧縮器と呼ばれる部品で、4つの入力ビットとキャリー入力を受け取り「和」と「桁上り」の2つの出力にまとめます。従来の圧縮器は電圧モードのCMOSやFinFETトランジスタを用いており、微細化が進むとスケーリングが難しくなります。本研究では代わりに電流モード論理と7ナノメートルのカーボンナノチューブ電界効果トランジスタ（CNTFET）を組み合わせています。情報を電圧ではなく電流として扱うことで、重いしきい値検出回路なしに電流を直接加算できます。CNTFETはナノチューブの直径を変えることでしきい値電圧を調整できるため、少数のトランジスタで多数決回路やXORなどの基本ゲートを実現でき、高い雑音マージンと低エネルギーでの動作が可能になります。

“十分に良い”圧縮器の6つのバリエーション

著者らは6種類の新しい4:2圧縮器設計を提案します。4つは単一モードの近似圧縮器で、それぞれ内部論理の簡略化によって消費電力、遅延、あるいは誤差を低減する異なるアプローチを採用しています。残りの2つは正確動作と近似動作を電源制御で切り替えられるデュアル機能圧縮器で、回路の一部だけを能動化することで柔軟性を高めます。これらの選択肢全体にわたり、出力が完全からどれだけずれるか（誤差距離）、出力が完全一致となる頻度、プロセス・電圧・温度の変動に対する堅牢性を慎重に測定しています。CNTFETを用いた電流モードのアプローチにより、新しい圧縮器は同等のCMOSやFinFET設計よりもこれらの変動に対して30～50%低感度であり、内部遅延がサブナノ秒で消費電力は約12～25マイクロワット程度に抑えられます。

画像処理とAI向けの2種類の乗算器設計

これらの圧縮器を用いて、著者らは2種類の8×8ダッダ乗算器を構築しました。第1のタイプはすべての列に近似圧縮器を用い、エネルギー節約を最大化します。第2のタイプはより選択的で、下位4列の出力を完全に切り捨てる（切り詰め）手法を取り、中間の列には近似圧縮器を用い、視覚的に誤りが目立つ最上位列には正確な圧縮器を残します。HSPICEとMATLABによるシミュレーションでは、最良構成において消費電力が約0.52 mW、遅延が1.88 ns、電力遅延積（PDP）が0.97 pJに低下し、従来の近似乗算器に比べて大幅な改善が得られています。

実際の画像での意味合い

これらの節約が実用上どれほど重要かを検証するため、著者らはベンチマーク画像（古典的な「cameraman」や「moon」）の乗算やシャープ化などの標準的な画像処理タスクを実行しました。正確な乗算器と近似設計による生成画像を比較したところ、内部の算術誤差が最大±2になる場合があっても、提案された最良の乗算器は以前の近似設計で約60%だった構造類似度（MSSIM）を約97%まで改善し、PSNRも15～20%向上しました。見た目には画像は鮮明で詳細が保たれ、基盤となるハードウェアははるかに少ないエネルギーで高速に動作します。これにより、バッテリ寿命や速度が完璧な算術精度より重要な低消費電力カメラ、携帯型ビジョンシステム、エッジAI機器にとって魅力的なアプローチとなります。

引用: Foroutan, P., Navi, K. Design of low power and high speed approximate multipliers utilizing current mode 4 to 2 compressors based on CNTFET technology. Sci Rep 16, 4834 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35104-5

キーワード: 近似乗算器, CNTFET, 画像処理, 低消費電力回路, 電流モード論理