メモリカスケード構成による記憶駆動型人工知能LSIの実現に関する研究

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K04179
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• 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)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: ニューラルネットワーク / 連想メモリ / SRAM / LUTカスケード / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

超低電力レシオレスSRAM技術と、メモリ連続駆動方式をベースとした「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：CMM-NN(Cascaded Memory Mapped NeuralNetwork) のLSI実現を目指すものである。
多段の汎用メモリと簡易な加算・判定回路のみを内蔵したメモリチップ内で、単純な多段連続的なメモリアクセスを繰り返すだけで、NNの推論処理を実現する。メモリの多段連続アクセスにより、特定のシナプスと、その接続元・接続先となるニューロン情報を連続的に抽出・更新し、重み演算結果を得る。さらに僅かな論理回路の追加のみで、前方検索（推論）を単独メモリチップ内で実現する。これまでに、pythonによるCMM-NNの動作シミュレータを開発し、メモリの連続アクセスのみで実際に文字認識を行わせるを確認し、基本機能を確認することに成功した。基本方式の検討に加えて、実現できれば、エッジ応用のための実用性
の高い新しいNNのハードウエアエンジン（LSI）となる。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2022年度に計画していた、具体的な回路・レイアウト設計が遅れており、現在回路設計中である

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、回路設計完成させ、レイアウト設計を実施し、基本性能の見積りと、その有用性・利点／弱点等を定量的に評価・確認する

Causes of Carryover

2023年度に予定していた実証LSIの設計の遅れから、業者へのLSI試作依頼ができなかったため。
2024年度に設計・試作費として120万円を使用する計画