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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
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 半導体メーカーのキオクシアが独自の深層学習(ディープラーニング)技術の開発を進めている。NANDフラッシュメモリ大手の同社は、データの活用を促せる深層学習を、メモリ需要の拡大につながる技術として位置付ける。ロボットなどエッジ機器での利用に焦点を絞り、機器の負担を減らしながら高速かつ高精度な推論が可能な技術を、学習アルゴリズムからハードウエアまで総合的に検討してきた。いずれの技術も実用化は未定だが、開発したハードウエアを将来自社の半導体製品やIPに活用する可能性はあるという。

 2021年5~6月に、同社は最新の研究成果を相次いで発表した1-2)。どちらも、CNNの推論を高速実行できる独自のハードウエア3)を前提に、認識精度を保ちながらモデルを小型化し、従来の方法よりも高速に実行できる技術である。これらを中心にキオクシアの深層学習技術の全体像を見ていこう注1)