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不揮発性半導体メモリを駆使する脳型コンピューティングの研究

充分利用非易失性半导体存储器的类脑计算研究

基本信息

批准号：
22K14297
负责人：
松井千尋
金额：
$ 3万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14297/
关键词：
脳型コンピューティング不揮発性半導体メモリ AI

项目摘要

脳を模して記憶・学習するHyperdimensional Computingを高速・低電力に演算する、不揮発性半導体メモリを用いたComputation-in-Memoryシステムを確立する。脳型コンピューティングでデータを保存し演算するため必要な大容量不揮発性半導体メモリは、性能・信頼性・電力等のトレードオフが本質的な問題であるため、Hyperdimensional Computingの演算に適した回路および用いる不揮発半導体メモリデバイスの要件を明らかにする。今年度はHyperdimensional Computingを演算する強誘電体FET（FeFET）を用いたComputation-in-Memoryの回路システムを提案した。Hyperdimensional Computingではさまざまなデータを10000次元のハイパーベクトルで表現するため、Computation-in-Memoryに保存したハイパーベクトルの超並列な演算が必要となる。ヨーロッパ言語分類問題をモチーフにして、Computation-in-Memoryによる演算の高速化を検討した。ここでは、Hyperdimensional Computingの基本的な演算であるアルファベットのハイパーベクトルのビット置換をあらかじめ施してFeFETを用いたComputation-in-Memoryのメモリセルに保存しておく。多量の学習データからN-gram HVを並列に作成して加算し、ハイパーベクトルの符号化を分割してCiMで並列に演算するアルゴリズムにより、高速な学習ができることを示した。

Hyperdimensional Computing: High Speed, Low Power, Nonvolatile Semiconductor, Computation-in-Memory Hyperdimensional Computing is an essential part of Hyperdimensional Computing. It is necessary to clarify the requirements of high-capacity non-volatile semiconductor devices such as performance, reliability, and power. This year's Hyperdimensional Computing (HCT) is a Computation-in-Memory circuit. Hyperdimensional Computing is necessary for 10000-dimensional computing performance and Computation-in-Memory storage. The problem of speech classification is discussed in terms of computational speed. This is the basic calculation of Hyperdimensional Computing. The Computation-in-Memory algorithm is preserved in the FeFET application. A large number of learning devices are parallel to each other, and the number of learning devices is parallel to each other, and the number of learning devices is parallel to each other.