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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
  • 1/3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。
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北海道大学の本村教授が説明
同氏は「デジタルアーキテクチャ」サブコミッティーの日本委員代表を務める。

 2017年11月13日、東京都内でISSCC 2018の概要説明会が開かれた(関連記事)。今回から、業界で話題のトピックごとに、注目論文を紹介する形式になった。発表されるチップの、社会に対する意義を分かりやすくするための変更という。去年までは「アナログ」「データコンバーター」など、個別の分野を担当するサブコミッティーごとに紹介していた。

 今回の説明のトップを切ったのが「機械学習向けチップ」である。最近の人工知能(AI)ブームを追い風に、その中核技術である機械学習への関心が高まっていることを受けた格好だ。「デジタルアーキテクチャ」サブコミッティーの日本委員代表を務める北海道大学 大学院情報科学研究科 教授の本村真人氏が説明した。

 複数のセッションにまたがり発表される合計12件の論文の中でも注目を集めそうな1つが、同氏の研究室とウルトラメモリ、慶應義塾大学が共同で発表する「QUEST: A 7.49-TOPS Multi-Purpose Log-Quantized DNN Inference Engine Staked on 96MB 3D SRAM using Inductive-Coupling Technology in 40nm CMOS」である。実際、この論文は、初めてISSCCに採択された学生を対象に選ばれる「Silkroad Award」を受賞した。

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Silkroad Awardを受賞
北海道大学らのチップなど2件が受賞した。

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