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abstract
人工知能（AI）が近年注目されているが，AI処理を行うためのハードウェアの消費電力が大きな課題となっている．この課題を解決するための技術として，ニューロモルフィックコンピューティング，あるいはインメモリコンピューティングと呼ばれる不揮発性メモリを用いた非ノイマン形AIチップが近年注目されている．本稿では不揮発性メモリを用いたAIチップの動作原理と特長，及び筆者らの研究グループが開発した抵抗変化形メモリ（ReRAM）を用いたAIチップの回路実装技術とその性能について述べる．
キーワード：不揮発性メモリ，AIチップ，抵抗変化形メモリReRAM，ニューロモルフィックコンピューティング，インメモリコンピューティング
あらゆるものがインターネットにつながるIoT（Internet of Things）時代が到来し，機器自身が知能化して認識，予知，判断を行うための技術として，近年，人工知能（AI: Artificial Intelligence）が注目されている．AI技術はクラウド側での処理に加え，最近ではエッジ側への実装も広がっており，特に機械学習を用いた深層ニューラルネットワーク（DNN: Deep Neural Network）の開発が盛んである．AI演算は大量の積和演算が必要であり，CPU（Central Processing Unit），GPU（Graphics Processing Unit）をはじめとするディジタル回路を用いたノイマン形アーキテクチャの半導体チップが使用されるが，消費電力が大きな課題となっている．本稿ではAI演算の大幅な低消費電力化を実現する技術として近年注目されている，ニューロモルフィックコンピューティング（Neuromorphic Computing），あるいはインメモリコンピューティング（In-memory Computing）と呼ばれる非ノイマン形アーキテクチャの不揮発性メモリを用いたAI技術について述べる．
本章では不揮発性メモリを用いたAIチップの動作原理と特長について説明する．
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