第18回全脳アーキテクチャ勉強会～全脳規模計算～まとめ (2ページ目)

脳型のハードウェア開発は日本では少ない状況 #wba18

2017-03-13 20:02:40

中ザワヒデキHidekiNAKAZAWA @nakaZAWAHIDEKI

森江隆さん：脳のハードウェアをアナログで作ろうという話。ムーアの法則の限界が迫ってることもあるのでデジタルの限界がそのうち来る。脳のHWには二つの流派。脳を知りたい理学派と脳と違ってもよい工学派。DLは後者で成功。日本は数名しか居ない。消費電力がネック #wba18

2017-03-13 20:04:07

kojira @kojira

「代謝活動などを除いた情報処理のみの脳の消費電力は1w程度でPFLOPSオーダー」 #wba18

2017-03-13 20:09:45

kojira @kojira

「デジタル方式ではRAMは一度に一行しかアクセスできず、並列化に向いていない」 #wba18

2017-03-13 20:10:57

kojira @kojira

「並列化に向いているアナログ/パルス処理方式(クロスバーアーキテクチャ)でのRAMアクセスがあるが制約がきつい」 #wba18

2017-03-13 20:13:15

kojira @kojira

「スパイクタイミング表現アナログ回路は入力の電圧ではなく、タイミングに意味を持たせてあり、電力効率が非常に良い」 #wba18 bit.ly/wba201703

2017-03-13 20:20:08

中ザワヒデキHidekiNAKAZAWA @nakaZAWAHIDEKI

森さん：デジタル方式はvonNeumannボトルネックとRAMは一度に一行しか処理できない　アナログパルス方式　二次元アレイでの超並列化を実現　にゅーろんモデル2000年以降はスパイクパルスの時空間特性を使う…積分発火型で時間領域積和演算モデル　タイミングが情報 #wba18

2017-03-13 20:22:11

kojira @kojira

「見積もりでは476TOPS/Wとなり、現在のデジタル方式よりも10倍以上効率が良い」 #wba18 bit.ly/wba201703

2017-03-13 20:22:15

kojira @kojira

「アナログの脳型チップには抵抗が変化できるメモリが必要。2008年にメモリスタとよばれる抵抗変化型素子が開発された」 #wba18 ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A1… bit.ly/wba201703

2017-03-13 20:26:46

リンク Wikipedia メモリスタメモリスタ (またはメモリスター。英語: memristor) は、通過した電荷を記憶し、それに伴って抵抗が変化する受動素子である。抵抗器、キャパシタ、インダクタに次ぐ新たな受動素子であるので、“第4の回路素子” と呼ばれる。過去に流れた電流を記憶する抵抗器であることからメモリスタ (memristor) と名づけられた。メモリスタの存在は1971年にLeon Chuaの論文で指摘されていたが、対応する物理現象が発見されず、メモリスタは長い間実現されることはなかった。しかし、2008年に米ヒューレット・パ

kojira @kojira

全体討論へ #wba18 bit.ly/wba201703

2017-03-13 20:27:27

るぅて@技術書典12に向けて妄想中 @lutecia16v

時間領域アナログ方式で超低電力積和演算を実現できる可能性あり #wba18

2017-03-13 20:27:45

るぅて@技術書典12に向けて妄想中 @lutecia16v

イベントも大詰め、全体討論へ #wba18 pic.twitter.com/IOxRt16ur4

2017-03-13 20:29:26