[9p-Z08-1~7] ここまで来た不揮発性メモリ技術 - スピン、相変化、抵抗変化、強誘電体、それぞれの強み

[9p-Z08-5] 電圧制御型スピントロ二クスメモリを用いたバイナリニューラルネットワーク用不揮発性論理素子

〇與田 博明¹、薬師寺 啓²、福島 章雄² (1.Spin-Orbitronics Technologies, Inc.、2.産総研スピントロ二クス研究センター)

キーワード：スピン, MRAM, 論理演算素子

近年、バイナリニューラルネットワークを用いた深層学習技術が実用化されています。この技術では、頻繁な積和演算の実行と、メモリへのデータの頻繁な保存が必要となります。 しかし、転送バンド幅の不足や電力消費の増加により、既存のデバイスで、これに対応することが困難となっています。もし、ひとつのデバイスで演算機能とデータ保存機能を行えれば、上述の多くの問題を解消できます。これを可能とするのが、図1に示す電圧制御型スピントロニクスメモリです。この不揮発メモリセルでは、CT1端子とCT2端子に入力信号１をVT1端子とVT2端子に入力信号２を入力し、２つのMTJの記憶層の磁化方向を書き変えることで積和演算(XNOR)の実行が可能です[1], [2]。講演では、XNOR演算機能を実行させる手順等の詳細に関して説明します。