ハードソフト連携・精緻な電子制御による不揮発性メモリシステムのエラー最小化の研究

• Project/Area Number: 20H04159
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 竹内 健 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80463892)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000); Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2020: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
• Keywords: ナノメモリデバイス / Summing Network / AI / 不揮発性メモリ / 機械学習 / Stochastic Resonance / フラッシュメモリ / メモリシステム / ニューラルネットワーク

Outline of Research at the Start

ナノスケールの大容量不揮発性メモリに対し、隣接メモリ間の電子の移動・電荷蓄積層からチャネルへの電子のリーク・メモリサイズの製造ばらつきなど、不揮発性メモリの本質的な課題であるメモリのエラーを、機械学習や新コーディングを用いた精緻な制御で抑制する。メモリデバイス・メモリコントローラのハード・ソフト全体を不揮発性メモリに向けて連携・融合させることで、メモリのエラーを極限まで減らし、データ保持等の寿命を最大限に高める。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、ナノスケールの大容量不揮発性メモリに対し、隣接メモリ間の電子の移動・電荷蓄積層からチャネルへの電子のリーク・メモリサイズの製造ばらつきなど、不揮発性メモリの本質的な課題であるメモリのエラーを、機械学習や新コーディングを用いた精緻な制御で抑制する。メモリデバイス・メモリコントローラのハード・ソフト全体を不揮発性メモリに向けて連携・融合させることで、メモリのエラーを極限まで減らし、データ保持等の寿命を最大限に高める。機械学習による制御を更に発展させ、不揮発性メモリをフルに活用した高速・低電力・高信頼な機械学習の処理・記憶システムを創造する。本年度は当初の想定に反し、当初の想定に反し、ナノスケールメモリの電子注入時の量子力学的なゆらぎをS
umming Networkに適用することで、超低電力なAI計算を実現できる可能性を発見し、特性を詳細に検討を行った。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

当初の想定に反し、ナノスケールメモリの電子注入時の量子力学的なゆらぎをSumming Networkに適用することで、超低電力なAI計算を実現できる可能性を発見し、特性を詳細に検討を行った。当初の予定にない新たな知見を活用することで、研究を加速することに成功し、当初予定した内容も十分な成果を挙げつつ、全体としては当初の想定以上の成果を出している。

Strategy for Future Research Activity

前年度、当初の想定に反し、ナノスケールメモリの電子注入時の量子力学的なゆらぎをSumming Networkに適用することで、超低電力なAI計算を実現できる可能性を発見した。本年度はSumming Networkを詳細に評価したうえで、単体のナノスケールデバイスとしてのみならず、ナノスケールメモリデバイスを大規模集積化し、量子ゆらぎを活用できるコンピューティングを検討する。

Research Products

• [Journal Article] Stochastic Resonance Modeling of Floating Gate-based Neurons in Summing Networks for Accurate and Energy Efficient Operations (2024)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Journal Title: IEEE Transactions on Electron Devices Volume: 71 Issue: 3 Pages: 1737-1744
  • DOI: 10.1109/ted.2024.3354231
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Heterogeneous Integration of Precise and Approximate Storage for Error-Tolerant Workloads (2023)
  • Author(s): Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Journal Title: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences Volume: E106.A Issue: 3 Pages: 491-503
  • DOI: 10.1587/transfun.2022VLP0001
  • ISSN: 0916-8508, 1745-1337
  • Year and Date: 2023-03-01
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] A Stochastic Leaky-Integrate-and-Fire Neuron Model With Floating Gate-Based Technology for Fast and Accurate Population Coding (2022)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Journal Title: IEEE Journal of the Electron Devices Society Volume: 10 Pages: 861-869
  • DOI: 10.1109/jeds.2022.3206317
  • Peer Reviewed
• [Presentation] Revealing Unique Scaling Effects of Random Telegraph Noise and Electron Injection Stochasticity in Stochastic Resonance with Floating Gate-based Neurons (2024)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: 8th IEEE Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM) Conference 2024
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 確率的FG 型ニューロンにおけるしきい値ばらつきと電子注入ノイズの確率共鳴特性に及ぼす効果 (2024)
  • Author(s): 合田晃, 松井千尋, 竹内健
  • Organizer: 第71回応用物理学会春季学術講演会
• [Presentation] A Beat Signal Processing System with Parabolic Frequency Chirp Radar and Computation-in-Memory (2023)
  • Author(s): Kazuhide Higuchi and Ken Takeuchi
  • Organizer: 20th European Radar Conference (EuRAD 2023)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Stochastic Computing-based Computation-in-Memory (SC CiM) Architecture for DNNs and Hierarchical Evaluations of Non-volatile Memory Error and Defect Tolerance (2023)
  • Author(s): Takuto Nishimura, Yuya Ichikawa, Akira Goda, Naoko Misawa, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: IEEE International Memory Workshop Poster
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 不均一量子化を適用した不揮発性メモリのComputation-in-Memory による量子誤り訂正デコーダ (2023)
  • Author(s): 市川裕也, 合田晃, 松井千尋, 竹内健
  • Organizer: LSIとシステムのワークショップ2023, ポスターセッション
• [Presentation] 確率的FG型ニューロンの内在ノイズモデル化と確率共鳴効果における信号検知精度への影響 (2023)
  • Author(s): 合田晃, 松井千尋, 竹内健
  • Organizer: 第71回応用物理学会春季学術講演会
• [Presentation] Stochastic Resonance Effects of Floating Gate Technology-based Leaky Integrate-and-Fire (FG LIF) Neurons in Summing Network (2023)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: 7th IEEE Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM) Conference 2023
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Non-volatile Memory Application to Quantum Error Correction with Non-uniformly Quantized CiM (2022)
  • Author(s): Yuya Ichikawa, Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: IEEE International Memory Workshop Poster
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Inter Spike Interval and Stochasticity Engineering of Floating Gate Technology-based Neurons for Spiking Neural Network Hardware (2022)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: International Symposium on Semiconductor Manufacturing (ISSM) 2022
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 半導体長期保存メモリ (2022)
  • Author(s): 竹内健
  • Organizer: 日本写真学会 画像保存セミナー
  • Invited
• [Presentation] Inter Spike Interval and Stochasticity Engineering of Floating Gate Technology-based Neurons for Spiking Neural Network Hardware (2022)
  • Author(s): Akira Goda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: 6th IEEE Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM) Conference 2022
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Spiking Neural Network (SNN) ハードウェア向けフローティングゲート型 Stochastic ニューロン (2022)
  • Author(s): 合田晃, 松井千尋, 竹内健
  • Organizer: 第69回応用物理学会春季学術講演会
• [Presentation] BER Evaluation System Considering Device Characteristics of TLC and QLC NAND Flash Memories in Hybrid SSDs with Real Storage Workloads (2021)
  • Author(s): Mamoru Fukuchi, Shun Suzuki, Kyosuke Maeda, Chihiro Matsui and Ken Takeuchi
  • Organizer: IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Error Suppression of Last-Programmed Word-Line for Real Usage of 3D-NAND Flash Memory (2021)
  • Author(s): Daiki Kojima and Ken Takeuchi
  • Organizer: IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
  • Int'l Joint Research