2018 Fiscal Year Research-status Report
レシオレス型３値連想メモリの連続駆動による脳型ハードウエアの実現に関する研究
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18K04266
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中村 和之 九州工業大学, マイクロ化総合技術センター, 教授 (60336097)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ニューラルネットワーク / TCAM / 連想メモリ / SRAM / 人工知能 / 推論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、超低電圧・超低電力動作が可能なレシオレス型SRAM技術と、それを適用した３値連想メモリ：TCAM（Ternary Content Addressable Memory）技術をベースとした、「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：NN-TCAM(Neural Network-TCAM)の実現を目指している。TCAMの部分一致検索機能に、ごくわずかな演算機能を付加し、メモリ内に集積することで、ニューラルネットワークに相当する処理を、メモリLSI内で実現する。TCAM上には、ニューラルネットワークをエントリとして直接マッピングし、それを駆動する本提案は、全く独創的な方式であり、デジタル方式とアナログ方式の中間に位置付けられる新方式となる。この方式は、エッジにおいて使用環境への適応化のための学習機能にも対応可能と考えられ、産業的にも高い価値を持つ。レシオレス回路構成によって、素子性能のばらつきや経年劣化の影響を受けずに、メモリ・ロジック共に消費エネルギー最小となる超低電圧領域での動作が可能である。本研究では、その基本方式の検討、基本回路ブロックの設計等を行い、実際に性能実証LSIを設計・開発し、測定によりその実用性の実証を行うことを目標としている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
NN-TCAMの基本アイデアの実証を行うために、まず機能設計と方式設計を行い、アーキ テクチャ的な動作を確認する。メモリベースの方式のために、回路・レイアウトの見地からの検討・検証が必須である。そのためにCMOS半導体チップへの具体的な実装を３か年で３ 回行う。試作LSIの実測によりその有用性・利点／弱点等を定量的に評価・確認する。 平成30年度は、前研究で開発済みのTCAMシミュレータを拡張することで、NN-TCAMシミュ レータを開発し、基本方式や追加機能ブロックについて検討した。さらに、180nmで開発済みのレシオレスTCAMチップを修正し、NN-TCAMの基本コア部分の設計を進めた。また、基本的な構成に関して、特許出願（1件）を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
180nm CMOSによるNN-TCAMの基本コア部分の1次設計と試作を行う。
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| Causes of Carryover |
LSIの試作費が、パッケージ組み立て数を減らすことにって、削減できたため。残額は、次年度以降の実証LSIの試作費用に充てる計画
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