次世代AI推論を実現する超低消費電力メモリ技術の革新

超低電力AIハードウェア技術の開発

背景

近年、AI技術は大規模言語処理や画像認識などの面で急速に進化しており、我々の生活に大きな影響を与えるようになっています。しかし、従来のGPUを利用したAI推論には高い電力消費が伴い、これを改善するための新たな技術が求められています。そこで、株式会社フローディア、日本電気株式会社、そして九州工業大学が共同で開発したのが、超低消費電力でAI推論を行える不揮発性アナログ・コンピューティング・イン・メモリ（nvACiM）です。

nvACiM技術の特徴

これまでの不揮発性メモリ技術では、メモリ素子間の書込み速度にばらつきがあり、演算精度に影響を及ぼす課題がありました。nvACiMは、SONOS型フラッシュメモリを活用し、目標パラメータに応じた最適な電圧で高さ精度のある書き込みを実現しました。この技術によって、一つのメモリ素子に多値パラメータを高精度で設定できるようになり、さらに特殊な熱処理によって長時間にわたってパラメータの保持が可能となっています。

パラメータ書き分け技術と長時間保持技術

新たに開発された「iterative multi-step programming sequence」手法により、書込みを複数のステップに分け、各ステップでの最適電圧を利用することで、パラメータのレベル数を大幅に向上させることに成功しました。また、特殊な熱処理を加えることで、電荷の漏れを防ぎ、長時間のパラメータ保持も実現しました。これにより、nvACiMを用いたAI推論は極めて高精度となり、ロボットやドローン、さらには自動車などのエッジAI応用機器での高性能化、省エネ、小型化に期待が寄せられています。

現在の進捗と未来展望

開発された技術は、すでにテストチップによって検証済みで、256レベル（8ビット精度）のパラメータが設定可能であることが確認されています。標準偏差を0.78%に抑えることに成功し、これまでの技術を超える性能を実現しています。これらの成果は、今後のエッジAI技術において重要な役割を果たすと期待されています。