寄稿(半導体応用)
第3章以降は、ニューラルアーキテクチャを半導体チップ上で実現した、ニューロチップについて、元STARC/東芝に在籍し、現在北海道大学に勤務する百瀬啓氏が解説する。これからのAI(人工知能)を差別化する手段の一つが半導体チップであることから、今後きわめて重要な解説論文となる可能性がある。ただ、この寄稿は長いため分割・掲載する。(セミコンポータル編集室)
[→続きを読む]第2章:ディープ・ニューラルネットワークのニューロチップへの実装〜その勘所は!!
この第2章は、人工知能(AI)の代表的な応用である画像認識によく使われているCNN (Convolutional Neural Network:: 畳み込みニューラルネットワーク)を紹介し、LSI化する場合に必要な演算を軽くするためのテクノロジーを中心に解説している。第2章は3部に分けて掲載する。最初となる2-1は、CNNの基本構成を紹介している。(セミコンポータル編集室)
[→続きを読む]第1章「ニューロチップを取り巻く概況〜いよいよ半導体の出番(1-1)」では、これまでのアルゴリズムの進化や半導体チップが登場する背景について紹介したが、後半ではニューロチップの技術の流れについて紹介する。この寄稿は、元東芝の半導体エンジニアであり、元半導体理工学研究センター(STARC)にも在籍していた百瀬啓氏がニューロチップの現状を語っている。(セミコンポータル編集室)
[→続きを読む]クラウド利用のIoTシステムの進展と、ビッグデータ解析、Google検索などから人工知能(Artificial Intelligence)やコグニティブコンピューティングが注目されるようになってきた。学習機能を持つ人工知能ではニューラルネットワークのモデルで学習機能(ディープラーニング)を実現している。AIのカギとなるニューラルネットワークのアーキテクチャはもちろん、シリコン半導体上に実現する。この寄稿では、元半導体理工学研究センター(STARC)/東芝の半導体エンジニアであった百瀬啓氏がニューロチップについて解説する。(セミコンポータル編集室)
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