東北大学 国際集積エレクトロニクス研究開発センター

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MTJ/CMOS Hybrid AIアプリケーションプロセッサの研究開発

  • 遠藤 哲郎 遠藤 哲郎 教授

 近年、Deep Learning (DL)技術の進歩によりこれまで難しかった高精度かつ高速度な物体認識が可能となりました(図1)。DL技術を可能としているのは、大規模な演算とそれを高速に行うことのできるGPUなどの並列演算プロセッサです。これらのプロセッサは高速に演算できる反面、大きな電力を消費してしまうため、車載コンピュータやモバイル用途のデバイスに搭載するには難があります。
 これらのプロセッサの消費電力の大半は、記憶回路へのアクセス時に生じており、MTJ/CMOS Hybrid回路技術のよるDLアルゴリズムの実装はこの問題を解決する有力な方法です。MTJ/CMOS Hybrid回路では記憶回路の不揮発性を利用して適切なパワーゲーティング(PG)を行うことで記憶回路アクセス時の電力の削減が可能です。
 ところが、既存のDLアルゴリズムはPGを前提に作られたものではなく、期待したほどの電力の削減が行えない恐れがあります。現時点では、どのDLアルゴリズムがMTJ/CMOS Hybrid回路技術に適しているのかは明らかではなく、DLアルゴリズムの改良も必要となるでしょう。そこで、CPU/GPU/FPGA上にDLアルゴリズムを展開し、そのアルゴリズムの性能(認識精度、速度、メモリアクセスパターン)を解析するスキームの構築をおこなっています(図2)。
 このスキームにより、MTJ/CMOS Hybrid回路技術に適切なアルゴリズムの選択・改良を目指しています。

AIプロセッサの活用進展