2026-11-02 東北大学
東北大学と株式会社アイシンの研究チームは、不揮発性メモリSTT-MRAMを32MB搭載した16nm FinFET AI SoCを開発した。AIモデルの重みデータだけでなく、OSの起動データもチップ内のSTT-MRAMに格納することで、外部のDRAMやSSDからデータを読み込む必要をなくした。さらに、8/16ビットのハイブリッド乗算アーキテクチャと重み共有技術を採用し、限られたメモリ容量でTiny YOLOv3による物体検出を実現した。その結果、電源投入からOS起動までを65.7ミリ秒に短縮し、従来方式の約38.6倍の高速化を達成。AI処理時間は約10分の1、システム全体では約25倍の高速化となった。また、物体検出1フレーム当たりのエネルギー消費量を50.7mJに抑え、従来比約1/50を実現した。自動車、ロボット、カメラ、IoT機器など、即時起動と低消費電力が求められるエッジAIへの応用が期待される。
図1 開発したAI SoCを用いたダイ写真およびキーメトリックサマリーテーブル・デモンストレーションシステム
＜関連情報＞
65.7msの高速起動と50.7mJ/フレームを実現した、YOLOv3ベースの小型物体検出用16nm AI SoC。32MBの組み込みMRAMとハイブリッド乗算アーキテクチャを搭載
A 65.7ms Quick-instant-on and 50.7mJ/frame Tiny YOLOv3-based Object-detection 16nm-AI-SoC with 32MB-embedded-MRAM and Hybrid-multiplication-architecture
Tetsuo Endoh, Takanobu Naruse, Tao Li, Shoji Ikeda, Mitsuo Yasuhira, Hiroshi Yamada
IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC) 2026
