IoTデバイスの低エネルギ画像認識の需要は機械学習により様々な分野で拡大している。カメラの高解像度化に反して、低エネルギ処理とリアルタイム性維持の両立が求められている。深層学習プロセッサは大量のパラメータと入出力を扱うため、大容量の内部SRAMが必要となり、シリコン面積の50%以上を占め、エネルギは外部DRAM帯域に支配される。精度を落とさずにメモリ帯域を削減する方法として量子化がある。コードブック方式は任意の非線形関数を表現でき、線形量子化よりも精度劣化を抑えることができる。この用途のために深層学習プロセッサのコードブック量子化用20トランジスタ超多ポートSRAMを設計、試作した。
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