[15a-M_123-1~13] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

9:30 〜 9:45

[15a-M_123-3] 抵抗変化型シナプス素子を用いた重み量子化SNN回路の消費電力評価

〇(M1)松崎 文音¹、楠瀬 黎¹、安達 誠二¹、安藤 洸太¹、浅井 哲也¹、丸亀 孝生¹ (1.北大院情科)

キーワード：

スパイキングニューラルネットワーク、量子化、回路

本研究では、抵抗変化型メモリ(ReRAM)とLIFニューロンを用いたSNN回路において、重み量子化が消費電力に及ぼす影響について22nmプロセスを想定したシミュレーションにより評価した。解析の結果、重みビット数の削減はシナプス数増大に伴う電力増加を大幅に抑制し、ReRAMのリーク電力低減にも寄与することが判明した。これにより、1スパイクあたりのエネルギーを含むシステム全体での極めて低いエネルギー動作が可能であることを明らかにした。