研課題
J-GLOBAL ID:202204011792747730
研究課題コード:21468939
立体配線型メモリ素子による高実装効率なCNNアクセラレータの創出
体系的課題番号:JPMJAX21KE
実施期間:2021 - 2023
実施機関 (1件):
研究代表者:
(
, 大学院情報科学院, 大学院生 )
DOI:
https://doi.org/10.52926/JPMJAX21KE
研究概要:
抵抗変化メモリ素子を用いたアナログニューラルネットワーク演算回路はクロスバー構造を中心に発展してきましたが、この構造では畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような近傍結合型の深層学習モデルを効率よく実装できません。そこで本研究では過去に開発した導電性ポリマーワイヤーシナプスの2次元配線性能を3次元へと拡張し、これ用いて効率よく実装されたCNNアクセラレータの開発を目指します。
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上位研究課題:
リアル空間を強靭にするハードウェアの未来
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