講演情報
[17p-M_374-2]エッジAIアプリケーション向け混載MRAMマイコンの動向
〇田代 洋介1、斉藤 朋也1、小川 大也1、帯刀 恭彦1、下井 貴裕1、藤代 康誠1、伊藤 孝1 (1.ルネサス)
キーワード：
エッジAI、MCU、MRAM
AIはクラウドからエッジまで活用が広がり、産業アプリの品質向上やスマートホームシステムなどに貢献している。多様なアプリに対応するため、MPUとMCUには性能と電力効率の両立が求められる。TinyMLの普及でMCU上のAI推論が重要となるが、eNVMの読出し速度が課題である。これに対し、我々は高速ランダムアクセスMRAMを提案し、重みデータの配置が推論性能に与える影響を評価しその優位性を確認した。