メモリセル内で直接計算を行うことにより、データ転送の発生を抑えて、コストを抑えながら高いパフォーマンスを実現するハードウェアデバイスを、ミネソタ大学ツインシティーズの研究者が実証しました。これにより、AIのエネルギー消費量を最大で2500分の1に削減することができます。 Experimental demonstration of magnetic tunnel junction-based computational random-access memory | npj Unconventional Computing https://www.nature.com/articles/s44335-024-00003-3 Researchers develop state-of-the-art device to mak | Newswise https://d.newswise.com/a