東芝、ディープラーニングを低消費電力で実現する「脳型プロセッサ」開発東芝はこのほど、ディープラーニング（深層学習）の処理を低消費電力で実行する、人間の脳を模した半導体回路「TDNN」（Time Domain Neural Network）を開発したと発表した。スマートフォンなどの端末でディープラーニングを可能にするプロセッサの実現を目指す。 現在のディープラーニングは、大量の電力が必要な高性能コンピュータで行われている。スマートフォンやセンサーなどのエッジデバイスで実行するには低消費電力なチップが必要だが、データをメモリから演算回路に移動するのに大きな電力が必要なことが課題だった。データの移動を減らすには演算回路を完全に並列化し、その演算回路が利用するメモリを演算回路の直近に配置することが有効だが、チップサイズが大きくなってしまうため採用できなかった。 同社は今回、デジタル信号が論理ゲートを通り抜ける際の遅延時間をアナログ信号として利用する技術「時間領域ア
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