[24p-31A-1~14] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

15:30 〜 15:45

[24p-31A-9] 省面積・低エネルギー・高精度なCiMに向けて2:エラー補償

〇山田 歩¹、三澤 奈央子¹、松井 千尋¹、竹内 健¹ (1.東大工)

キーワード：

Computation-in-Memory (CiM),look-up table,エラー補償

本研究では、LIORATによる入出力の低ビット化を利用し、ResNetにおけるBatch Normalization（BN）やShortcutを、CiMハードウェア上に低容量のLook-Up Table（LUT）を用いて実装可能であることを示す。また、LUTを再書き込み可能なReRAMで構成することにより、ReRAMのコンダクタンス（重み）の書き込みばらつきやデータリテンション、コンバータの非直線性による精度低下を補償できることを報告する。