Computation in memory

自動運転の応用では、画像認識や物体認識を深層学習で行う際に、膨大な数の積和演算（MAC：Multiply Accumulation）を行います。竹内研究室では深層学習に適したCiMの研究を行っています。ReRAM（抵抗変化型メモリ）、FeFET（強誘電体FET）といった不揮発性メモリにニューラルネットワークの重みを記憶し、不揮発性メモリセルアレイを同時に超並列で駆動することで、深層学習の推論を高速・低電力に行います。