相次いで発表されたのが、「AIチップ」とも呼ばれる深層ニューラルネットワーク(DNN)チップ向けの各種技術である。性能改善が遅いCPUコアに代わって、DNNチップは今後の半導体の大きなトレンドの1つになりそうだ。DNNチップが不揮発性メモリーのキラー用途となる可能性も見えつつある。VLSIシンポジウムの内容を2回に分けて解説する。Circuits」(以下、VLSIシンポジウム)では、昨今の人工知能(AI)技術の台頭を反映して、深層ニューラルネットワーク(DNN)の専用ICまたはIPコアの設計が大きなトレンドの1つになった。早くも次世代となるDNNチップの試作例の発表が相次いだ。これを実現する各種の不揮発性メモリー、例えばReRAM†やPCM†、STT-MRAM†などにも再び脚光が当たり始めた。東芝メモリのように、銀(Ag)イオンを用いた新しいメモリー技術を発表した例も出てきた。RAM)=絶縁体材料に電圧を印可し、そこにフィラメント状に金属イオンなどが入り込むことで抵抗値が変化することを利用した不揮発性メモリー。利用するイオンは、銅(Cu)イオンや酸素(O)イオンが多い。Memory)=熱を加えると結晶状態が相転移し、電気抵抗値が大きく変化する材料を用いた不揮発性メモリー。ゲルマニウム(Ge)、アンチモン(Sb)、テルル(Te)の3材料の化合物を用いることが多い。RAM)=磁気抵抗変化型メモリーの一種。記録層(または自由層)と参照層(または固定層)と呼ぶ磁性材料の2層をMgOなど薄い酸化物層を挟んで配置した「MTJ(磁気トンネル接合)」という素子を用いる。参照層に対して記録層の磁化の向きが異なると、電子が酸化物層をトンネルする確率が変わることをメモリーとして利用する。Unit(TPU)」など、サーバー(クラウド)向けの製品が3年ほど前に登場済みだが、端末機器向けICの実用化は最近本格化しはじめたところだ。製造プロセスの微細化が遅れ、大幅な高性能化を見込めなくなったCPUコアに代わって、製品の付加価値を大きく高める技術として各半導体メーカーや製品ベンダーの期待を集めている。2」で、DNNのIPコアを採用したことだ(図1)。2」に搭載した「DNN推論エンジン」の概要。Data)方式のMAC(積和演算)が中核となっている(a)。2には利用者の目だけを撮影するカメラが実装されており、利用者の目の虹彩認証や視線追跡を実現する(b)。DNNコアは、この利用者の目のセグメンテーション(区分化)やモデル化と、利用者の手を認識・追跡するためのセグメンテーションやモデル化に利用している。(図と写真:IEEE)利用者の目や手の動きを詳細に把握し、操作性を飛躍的に高める手段になったとする。その技術的詳細を今回のVLSIシンポジウムで発表した(講演番号JFS2-5)。具体的な用途は、利用者の目を対象にした虹彩認証や視線追跡、そして利用者の手の検出とモデル化だ。Reality)空間の中にしかない仮想的なピアノを弾くといったことができるとする。この先は有料会員の登録が必要です。xTECHには有料記事(有料会員向けまたは定期購読者向け)、無料記事(登録会員向け)、フリー記事(誰でも閲覧可能)があります。有料記事でも、登録会員向け配信期間は登録会員への登録が必要な場合があります。プレイヤーなど各サービスの全貌、業界別の参入機会・可能性などを解説。New!あらゆるプロセスで顧客ニーズに対応エレキ毎月更新。「世界No.1製品」を生み出し、生産するための開発設計プロジェクトの実践方法を学びます。その先に求められる成熟のため...テスラ「モデル3/モデルS」徹底分解【ECU編】50個以上におよぶECUを分解写真付きで解説。顧客に響くシステム提案メソッド顧客が目指すビジョンや課題を理解し、顧客自身も気づいていないニーズを見つけ出して解決策を提案するための方法を解説します。Reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。