確率的インメモリコンピューティングとそのAI応用

抄録

1960年代に提唱された確率的コンピューティングのフレームワークを用いると，特定の算術演算器を極めて少ない素子で表現できるため，超並列・省電力ハードウェアが構成可能になる．ただし，できる算術演算は限られ，演算精度と演算時間のトレードオフの課題も残る．近年，算術演算が比較的限られ，かつ低精度でも“それなり”の性能を出せるAIの演算（推論・学習の演算）に確率的コンピューティングを適用する試みが行われてきた．AI適用において残る課題は，パラメータを保存するメモリとの界面（通常演算と確率演算のインタフェース）のオーバーヘッドが大きいことであるが，この問題についても近年解決の糸口が見えている．これらの技術を統合すると，AIの推論・学習に必要な全ての演算素子・メモリを「確率的インメモリコンピューティング」で計算できるエッジAIハードウェアの未来が描ける．本稿ではそれらの要素技術，課題・問題の解決策，統合AIアーキテクチャについて解説し，確率的インメモリコンピューティングの実AI応用について俯瞰する．