エッジで推論・学習する、エコな脳型基本回路

人工知能(AI)に深層学習(ディープラーニング)。それらは昨今家電やロボット、身のまわりの電子機器でも、ネット経由のクラウドサービスとともに姿を現し始めている。

AIは現状、学習のための演算量が膨大で消費電力が大きく、ユーザー機器(エッジ)側でそれをすることは容易ではない。ゆえにクラウドシステムにAIを配置し、エッジでは処理結果を受け取るだけ、もしくは学習処理をクラウド側、推論(実行)処理をエッジ側で分担して行う。

エッジ側で学習処理も行えるようになれば、プライバシーに配慮したAI利用を進めたり、個人端末でリアルタイム映像データ解析処理ができたり、さらにはエネルギー/交通分野など、社会インフラの分散制御・高度化でも活用できるだろうという。NEDOは、産総研PSCS、北海道大学とともに、アナログ抵抗変化素子(RAND)を用いたAI半導体向けの脳型情報処理回路を開発し、世界最高水準の低消費電力動作の実証に成功した。

これまで4種に分類されていたAI半導体において、新たに「エッジ学習・推論兼用」カテゴリを切り開く――。脳型情報処理回路では多階調の学習データ保存が動作の鍵を握っていて、線幅180nmプロセスで開発したRANDでは、30μAのダイナミックレンジで、ほぼ全てのデータが目標値の±2μAの範囲内に設定できる、良好な制御性を示した。結果、この回路の文字認識率は90%を超え、実用化への道筋が確立された。

さらに線幅40nmプロセスで開発したRANDのテストチップでは、セル電流の低電流化に成功し、66.5 TOPS/Wの低消費電力動作を確認。これは、上記新カテゴリを築くのに十分な値だという。NEDO事業にて脳型AI処理システム開発をめざす、研究成果の一部は今週、ハワイで開催のシンポジウムで発表される。そして8月には、この脳型情報処理システムを体験できる人材育成スクールも予定されている。

世界最高水準の低消費電力化を実現するAI半導体向け「脳型情報処理回路」を開発

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