デバイス・回路・エッジAIアルゴリズム融合による極低電力ハイブリッドCiMの研究

• Project/Area Number: 25K03089
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related; Basic Section 60090:High performance computing-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60040:Computer system-related , Basic Section60090:High performance computing-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): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000); Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
• Keywords: AI / CiM / 集積回路

Outline of Research at the Start

生成AIなど大規模化が進むエッジでのAI計算の本質的な課題を、メモリとプロセッシングを一体化したCiM（Computation-in-Memory）回路システムにより解決する。特にIoTやモバイル用途などエッジAI推論に向け、AIアクセラレータ：3次元積層ハイブリッドCiM（Computation-in-Memory）回路システムを構築し、従来のGPU・CPUなどに比べて電力を1/100以下に削減し、究極の低電力化を実現する。