AI chip

プログラムを順次実行する逐次処理に適したCPUに対して、機械学習のような膨大な数の積和演算（MAC：Multiply Accumulation）を行う応用に向けて、CPUと異なる新しいアーキテクチャのプロセッサの研究を行っています。

竹内研究室では機械学習を高速・低電力に実行するプロセッサ（AIチップ）の研究を行っています。一例として、アナログ回路を使って人間のニューロンを模倣するニューロモルフィックコンピューティングがあります。これまでに、発振回路のオン時間・オフ時間をニューラルネットワークへの入力や重みに応じて柔軟に制御することで、時間軸上でMAC演算を実現しました。その結果、電力効率を約10倍高めることに成功しました。