Research on non-volatile memory system for deep learning applications

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K15051
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 21060:Electron device and electronic equipment-related
• Research Institution: The University of Tokyo (2020-2021); Chuo University (2019)
• Principal Investigator: Matsui Chihiro 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (80823484)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 不揮発性半導体メモリ / メモリシステム / 深層学習 / ネットワーク / データストレージ

Outline of Final Research Achievements

This research project works on co-designing memory system utilizing several types of non-volatile memories to resolve the trade-off among performance, reliability, and power of memories. To collect, store, and analyze data with high speed, high reliability, and real-time, memory device configuration, data management algorithm, and data modulation algorithm of non-volatile memory system have been proposed. The entire non-volatile memory system from cloud data center to edge devices, connected by hierarchical high-speed networks, is integrated.

Free Research Field

不揮発性半導体メモリシステム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

データが生成される近くでデータ解析を行い、データに基づいた意思決定を行うエッジコンピューティングが進んでいる。車やロボットに搭載されデータを収集する画像センサ、温度センサなどのエッジデバイス自身が、取得した画像データやセンサデータを大量に保存し、リアルタイムに処理する。本研究は特に半導体工場をモチーフとして、高速ネットワークにより半導体工場の装置やサーバが複数階層を構築するときに、各階層に必要とされるレイテンシを達成するための不揮発性半導体メモリシステム構成を明らかにするなど、スマートファクトリーの実現への貢献も大きい。