[20p-F211-1~13] 31.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[20p-F211-1] [フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」分科内招待講演] AIを加速化する不揮発性メモリを用いたアナログ積和演算への期待

〇石井 正俊¹ (1.日本IBM)

キーワード：AIチップ、ニューロモーフィック、相変化メモリ

次世代人工知能のハードウエアとして、不揮発性メモリを利用したアナログ積和演算が近年注目を集めている。不揮発性メモリが保持するアナログ値をニューラルネットワークの重みとして活用することで、積和演算速度を向上させ、低消費電力化させる技術である。本講演では、相変化メモリを利用したアナログ積和演算について概説し、その応用の１つとしてスパーキングニューラルネットへ適用例を紹介する。