Deep Neural Network向けインメモリ・アクセラレータの現状と課題

抄録

画像認識などの深層学習に用いられるDNN（Deep Neural Network）は，そのアルゴリズムの進展とともに膨大な演算量を要求する．この膨大な演算量をエネルギー効率よく実行するハードウェアアクセラレータとしてインメモリ・アクセラレータが注目されている．本稿では，インメモリ・アクセラレータの現状，ディジタル・アクセラレータと比較した利点と課題，その対策について，いくつかの例を交えながら解説する．また，それまでの議論を踏まえて，アクセラレータの適切なベンチマーク手法についても考察する．