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を開発 | IoT NEWS
2021-09-072016-11-08 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を開発 東芝は、ディープラーニング（深層学習）の処理を極めて低い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）（注1）を開発した。TDNNは演算回路を小さくできる特徴があり、従来と比べ多くの演算回路を1チップに実装することができる。 現在、ディープラーニングは、大量の演算を高速で処理し、多くの電力を消費する高性能コンピュータによって行われており、センサーやスマートフォンなどのエッジデバイスで同様のディープラーニングを実行するためには、大量の演算を数ワット以下の低消費電力で実行するチップが必要だ。ノイマン型（注2）と呼ばれる一般的なアーキテクチャのコンピュータでディープラーニングの処理を実行する場合、消費電力の大部分はデータをメ
東芝、ヒトの「脳」模したチップ開発―人工知能に応用 [インターネットコム]
東芝は、人間の脳を模した半導体回路「TDNN（Time Domain Neural Network）」を開発した。人工知能（AI）の実現に有望な技術であるディープラーニング（深層学習）をきわめて低い消費電力で行えるのが特徴。 東芝によると、深層学習はたいてい、大量の演算を高速で処理し、多くの電力を消費する高性能コンピューターを使っており、スマートフォンのような小さな機器でも可能にするには新たなチップが必要。 しかし従来の手法で、消費電力を抑えてチップを作ろうとするとサイズが大きくなってしまう問題があった。 東芝は2013年に開発した「時間領域アナログ信号処理技術」を応用し、チップの小型化に成功したとする。
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東芝、ディープラーニングを実現する脳型プロセッサを開発
東芝は11月7日、低消費電力でディープラーニングを実現する人間の脳のような半導体回路を開発したと発表した。 現在のディープラーニングは大量の演算を高速で処理することから、高速なプロセッサーを必要とし、多量の電力を消費する傾向がある。また、一般的なノイマン型コンピューターでは、メモリーからデータを頻繁に取り出して演算、保存を行なうため、データ移動のための電力も大きいことが課題となっている。 東芝では2013年に「時間領域アナログ信号処理」と呼ばれる技術を開発。これは信号がゲートを通り抜ける遅延時間をアナログ信号として用いるもので、デジタルのON／OFFや、電圧値によるアナログ回路とは異なり、低消費電力かつ信号線1本というシンプルなしくみでアナログ回路を構成できるというもの。 この時間領域アナログ信号処理技術を演算回路として用いるディープラーニング用演算回路TDNN（Time Domain N
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東芝、ディープラーニングを低消費電力で行なえる“脳型プロセッサ”
