スイスのECOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE（EPFL）に所属するLaboratory of Nanoscale Electronics and Structures (LANES)の研究者たちは、世界で初となる大規模インメモリプロセッサを開発した。このプロセッサは、データ処理におけるエネルギー使用を根本から見直し、効率化を図ることを目的としている。
現代の情報技術システムが生み出す大量の熱は、エネルギーの無駄遣いであり、炭素排出量の削減を目指す現代において、その削減は重要な課題である。この問題に対処するためには、フォン・ノイマンアーキテクチャの根本的な問題点に目を向ける必要がある。
フォン・ノイマンアーキテクチャは、プロセッサとメモリが物理的に分離されているため、データの移動に時間がかかり、それがエネルギーの大量消費につながる。そしてこのアーキテクチャでは、プロセッサがメモリからデータを取得し、処理した後に再びメモリに戻す必要がある。この「取得」と「戻す」のプロセスが、大量のエネルギーを消費し、それが熱となって現れるのである。
この問題を解決するのがインメモリコンピューティングだ。ここではデータ処理とストレージが同じ場所で行われるため、データの移動が大幅に削減される。これにより、エネルギー消費が減少し、熱の発生も抑えられる。EPFLの研究チームが開発したこの新しいプロセッサは、インメモリコンピューティングの原理を大規模に応用したもので、従来のアーキテクチャに比べてエネルギー効率が大幅に向上している。
LANESの研究チームは今回、1024個の素子からなる大規模なトランジスタの設計に成功した。この構造全体は、1cm×1cmのチップに収まるもので、各構成要素はトランジスタとして機能し、各トランジスタの導電性を制御するための電荷を蓄えるフローティング・ゲートを備えている。
この研究で研究者たちは、プロセッサが計算を実行する方法を根本的に変え、ベクトルと行列の掛け算を1ステップで実行することで、その設計の仕組みを実証した。
この業績達成に大きく貢献したのは、研究チームがプロセッサを作成するために使用したプロセスである。過去13年間で、チームは二硫化モリブデン（MoS2）の均一な層で覆われたウェハー全体を製造する能力を達成した。「これにより、集積回路をコンピューター上で設計し、その設計を物理的な回路に変換するための業界標準のツールを採用することができ、大量生産への扉を開くことができるのです」と、EPFLの電気工学教授Andras Kis氏はプレスリリースで述べている。
この大規模インメモリプロセッサの開発は、コンピューティング技術の新たな地平を開くものであり、情報技術の分野におけるエネルギー効率と持続可能性の向上が期待される。この技術がもたらす可能性は計り知れず、今後の発展に注目が集まっている。
論文
- Nature Electoronics: A large-scale integrated vector–matrix multiplication processor based on monolayer molybdenum disulfide memories
参考文献
研究の要旨
信号処理や人工ニューラルネットワークなどのデータ駆動型アルゴリズムは、現在世界中で生成されている膨大な量のデータを処理し、そこから意味のある情報を抽出するために必要とされている。しかし、このような処理は、処理とメモリが物理的に分離された従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャでは限界があり、これがインメモリ・コンピューティングの開発の動機となっている。ここでは、チャネル材料に単層二硫化モリブデンを使用した1,024個のフローティングゲート電界効果トランジスタを備えた32×32ベクトル行列乗算器の集積化について報告する。ウエハ・スケールの製造プロセスにおいて、実用化の前提条件である高い歩留まりと低いデバイス間ばらつきを達成した。統計的解析により、1回のプログラミング・パルスでマルチレベルおよびアナログ・ストレージが可能であることが明らかになり、効率的なオープン・ループ・プログラミング・スキームを用いて加速器をプログラムすることが可能になった。また、信頼性の高い離散的な信号処理を並列に行うことも実証している。
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