[21a-C201-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[21a-C201-2] Computation-in-Memoryを用いたニューラルネットワークの推論における不揮発性メモリアレイ構成要素の非理想性に関する検討

〇樋口 和英¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：Computation-in-Memory、不揮発性メモリ、ニューラルネットワーク

Computation-in-Memory（CiM）の構成要素は非理想性があるため，ニューラルネットワークにおける推論精度が劣化することが懸念される．そこで，本研究では入力データおよびネットワークモデルだけでなく，推論劣化に起因するメモリアレイ非理想性を扱うためにシミュレーションモデルを提案する.