古代の知恵からインスピレーションを得て、生体電気に基づくメモリスタンスデバイスを備えたコンピュータ
AI 時代におけるメモリスタンスデバイスの利点#
メモリスタンスデバイス（In-Memory Computing、IMC）は、データ処理（計算）とデータストレージ（メモリ）をより密接に統合する計算アーキテクチャです。
- 伝統的な計算アーキテクチャでは、プロセッサ（CPU）とメモリが分かれており、データはプロセッサとメモリの間を頻繁に移動する必要があり、これはビッグデータアプリケーションにおいて性能のボトルネックとなる可能性があります
- メモリスタンスデバイス技術は、ストレージデバイスで直接データ処理を行うことでデータ移動を減らし、遅延を著しく低減し、効率を向上させます。このアーキテクチャは、ビッグデータ分析、機械学習、人工知能など、大量のデータを処理する必要があるアプリケーションに特に適しています
生体電気に基づく超低消費電力、低工程要件#
- 市場で一般的な計算チップよりもはるかに低い超低消費電力、生体電気で駆動可能
- 7nm プロセスは不要であり、手作業でさえ可能
並列計算をサポートし、理論的には無制限に拡張可能#
- 分散展開、並列計算が可能
- 簡単で低コストなモジュールの重ね合わせにより、計算能力と精度を拡張できる
- ハードウェア設計の変更により、2 進数、3 進数、10 進数、16 進数などをネイティブサポート
- アルゴリズムは簡単で成熟しており、小学生でも覚えることができる