講演情報
[24p-31A-5]FeFETベースCiMと強宝くじ仮説のCo-designによる高エラー耐性な推論器の提案
〇(M1)山内 堅心1、山田 歩1、三澤 奈央子1、趙 成謹1、トープラサートポン カシディット1、高木 信一1、松井 千尋1、竹内 健1 (1.東大工)
キーワード：
インメモリ計算,強宝くじ仮説,強誘電体トランジスタ
不揮発性メモリを用いたCiMはNN向けアクセラレータとして注目を集めているが，メモリデバイスの様々な非理想特性による性能低下が課題となっている．この課題に対し，NNの学習アルゴリズムである強宝くじ仮説に注目し，これを用いて学習されたモデルによる推論を超並列に実行するFeFETベースCiMが提案されている．FeFETデバイスの測定結果に基づくシミュレーションから，10年の経年劣化および読み出し妨害，2000回の書き換えによる閾値電圧の劣化に対し推論精度が殆ど低下せず，非常に頑健となることが示されている．