酒見悠介、粟野皓光、森江隆による研究チームは、次世代の超低消費電力AIハードウェアとして注目される「アナログ・インメモリコンピューティング（AIMC）」の招待付きチュートリアル論文を発表しました。本論文は、AI処理で大きな電力要因となるデータ移動を削減するため、メモリ内部で演算を行うAIMC技術を体系的に整理したものです。主な貢献として、(1) AIMCの演算方式をメモリ種に依存しない6種類（電流ドメイン、電荷ドメインなど）に整理、(2) アナログ演算に起因する非理想性をデバイス起因と回路構造起因に分類、(3) 非理想性の影響を抑えるためのhardware-aware training（HAT）を3系統に体系化したことが挙げられます。この整理により、既存研究の理解が容易になるだけでなく、将来の効率的なエッジAIハードウェア開発への指針を提供することが期待されます。

FACT BOX ・ 要点整理

  • 出典：PR TIMES
  • 分類：Research Announcement