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HOMEエレクトロニクス電子デバイスISSCC2018北大が磁界結合利用の深層学習チップ、Googleはエッジを視野に

ISSCC2018

北大が磁界結合利用の深層学習チップ、Googleはエッジを視野に

  • 今井 拓司
  • 2017/11/14 12:35
  • 3/3ページ
この記事は日経エレクトロニクス購読者/日経ものづくり購読者/日経Automotive購読者/日経テクノロジーオンライン有料会員限定ですが、2018年02月15日まではどなたでもご覧になれます。

 ISSCC 2018で発表される機械学習向けチップ全体の傾向として本村教授が挙げたのは、入力や重みなどを2値で表すバイナリニューラルネットに対応したチップの論文が全6件と増えたことである。中でも、メモリセルの内部や近傍で、アナログ-デジタル混在回路(Mixed-Signal)を使って積和処理を実行するものが4件もあるという。このうちバイナリニューラルネットとメモリ近傍の演算という点には、先述の「BRein Memory」がいち早く対応しており、北海道大学が他者に先行した格好といえる。このほか本村教授は、アナログーデジタル混在回路を使って強化学習を実現するチップなども登場することも紹介した。

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バイナリ、インメモリー、アナデジ混在が4件
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強化学習実行チップも

 米Google社の招待論文も注目を集めそうだ。詳細は不明だが、「A Shift Towards Edge Machine-Learning Processing」とのタイトルから、エッジ側で使う推論チップなどに対する同社の考えが垣間見えるはずだ。ISSCC 2018では、同社で深層学習プロセッサー「TPU(Tensor Processing Unit)」の開発に携わったDavid Patterson氏(関連記事)による基調講演「50 Years of Computer Architecture: From Mainframe CPUs to Neural-Network TPUs」も予定されている。ISSCC 2018は2018年2月11~15日、米国サンフランシスコで開催される。

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Google社が招待論文

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