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東工大、「隠れニューラルネットワーク」を利用した省電力AIチップを開発
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東工大、「隠れニューラルネットワーク」を利用した省電力AIチップを開発
東京工業大学(東工大)は2月24日、エッジ端末でのAI応用の発展に向けて今後さらに重要となる、ディープラ... 東京工業大学(東工大)は2月24日、エッジ端末でのAI応用の発展に向けて今後さらに重要となる、ディープラーニング技術の「深層ニューラルネットワーク」(DNN)モデルの高効率な推論を実現する「隠れニューラルネットワーク」(HNN)理論を利用した低消費電力型の新規アクセラレータLSIの試作チップを開発したことを発表した。 同成果は、東工大 科学技術創成研究院の廣瀬一俊大学院生、同・劉載勲准教授、同・本村真人教授らの研究チームによるもの。詳細は、集積回路に関する国際会議「ISSCC 2022(国際固体素子回路会議)」にて発表された。 AI技術の一種であるディープラーニングで用いられる情報処理モデルであるDNNは、「重み」といった計算パラメータを外部メモリから読み込む際に多大な電力を消費してしまうため、精度を求めてネットワークが複雑化・巨大化していくに伴って計算量が増化、結果として消費電力が増加す