[17p-WL1_301-1~13] バイオ・エレクトロニクス・フォトニクスの融合によるニューロモルフィックコンピューティング

16:45 〜 17:10

[17p-WL1_301-9] 超低消費電力AIを実現するアナログ・インメモリ計算の数理基盤

〇酒見 悠介^1,2 (1.千葉工大、2.東大)

キーワード：

ニューロモルフィックエンジニアリング、インメモリ計算

近年のAI は莫大な計算量を要するため、消費電力の増大が応用上のボトルネックとなりつつある。これに対し、アナログ・インメモリ計算（IMC）はアナログ演算により、極めて高いエネルギー効率を実現しうる。本講演では、GPU等の現行ハードウェアとIMCとの違いを解説した上で、IMC回路の非理想的特性を考慮した数理的設計手法 [1] (Fig. 1) や、最新の回路実装動向を紹介する [2]。