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サムスン電子、MRAMでインメモリ・コンピューティングを実現
記事入力 2022-01-13 17:29 | 記事修正 2022-01-17 14:56:43
サムスン電子の研究チームは磁器抵抗メモリ(MRAM/Magnetoresistive Random Access Memory、MRAM)をベースにした「インメモリ・コンピューティング(in-memory computing)」を世界で初めて実現した。

国際学術誌ネイチャーは12日(現地時間)、MRAMをベースにしてインメモリ・コンピューティングを実施したサムスン電子の研究結果を公開した。インメモリ・コンピューティングはメモリ内でデータの保存と操作を実行する、最尖端のチップ技術だ。

既存のコンピュータはデータを格納するメモリチップと、演算するプロセッサチップに分かれている。インメモリ・コンピューティングを行う場合、メモリに格納された大量の情報を移動せずに並列演算することから電力消費が非常に低い。このためにインメモリ・コンピューティングは、次世代の低電力人工知能(AI)チップを作る有力な技術として注目されてきた。

しかし不揮発性メモリであるMRAMはデータの安定性が高く速度が速いというメリットにもかかわらず、インメモリ・コンピューティングは実現できなかった。抵抗値が低くて、電力利点が大きくなかったからだ。サムスン電子の研究陣は既存の「電流合算」方式ではなく、「抵抗合算」方式を通じて低電力設計に成功した。研究者らはMRAMベースのインメモリ・コンピューティングチップが数字の分類で最大98%、顔面検出では93%の精度で動作することを明らかにした。

今回の研究は、次世代低電力人工知能チップ技術の地平を拡大したという評価を受ける。人工知能半導体は学習・推論など、大規模演算を高い性能と電力効率で実行する。最近、人工知能がサーバーとクラウドを超え、モバイル・自動車・家電などの全産業部門に拡散するにつれてその需要が増加している。

既存のインメモリ・コンピューティングがRRAMとPRAMで実装されたことはあるが、MRAMを活用したのは今回が初めてだ。 MRAMはシステム半導体プロセスと結び付けて大量生産も可能だ。研究者らは新しい構造のMRAMチップをニューロモルフィック(neuromorphic)プラットフォームとして活用できると提案した。

サムスン電子総合技術院のチョン・スンチョル専門研究員は今回の研究の第一著者で、ハム・ドンヒ総合技術院フェローおよびハーバード大学教授とキム・サンジュン総合技術院マスターが共同著者として名前を挙げた。総合技術院をはじめ、サムスン電子半導体研究所とファウンドリ事業部の研究員も共同で参加した。

[チョン・ユジョン記者]



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