相変化メモリを用いたスパイキングニューラルネットワークチップにおける素子特性の影響と補完技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-2

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Investigation of Device Variation Impact and Complement Method for PCM-based Spiking Neural Network Chip

著者名: 野村 晶代(日本アイ・ビー・エム),伊藤 愛(日本アイ・ビー・エム),岡崎 篤也(日本アイ・ビー・エム),石井 正俊(日本アイ・ビー・エム),岡澤 潤香(日本アイ・ビー・エム),細川 浩二(日本アイ・ビー・エム)

著者名(英語): Akiyo Nomura|Megumi Ito|Atsuya Okazaki|Masatoshi Ishii|Junka Okazawa|Kohji Hosokawa

キーワード: ニューロモーフィックコンピューティング|スパイキングニューラルネットワーク|制限付きボルツマンマシン|相変化メモリ|Neuromorphic computing|Spiking neural network|Restricted Boltzmann machine|Phase change memory

要約(日本語): 低消費電力コンピューティングのための次世代デバイスとして，不揮発性メモリを用いた非ノイマン型ニューロモーフィックチップが注目を集めている。特に，相変化メモリを用いたスパイキングニューラルネットワークチップは，スパース性のあるデータを超低消費電力で処理することができるため，エッジコンピューティングへの応用が期待されている。しかしこのチップの実現のためには，相変化メモリの特性改善や補完技術が必要である。本研究では，デバイス特性を考慮したスパイキングニューラルネットワークのシミュレーションにより，相変化メモリの素子特性がスパイキングニューラルネットワークの性能へ与える影響を定量的に調べた。また，相変化メモリの特性を補完する手法を用い，実装の容易性およびスパイキングニューラルネットワークの性能について議論する。

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