2019年6月に開催された学会「VLSI Symposia 2019」で発表が相次いだ深層ニューラルネットワーク(DNN)チップ向けの各種技術を紹介する。性能改善が遅いCPUコアに代わって、DNNチップは今後の半導体の大きなトレンドの1つになりそうだ。DNNチップが不揮発性メモリーのキラー用途となる可能性も見えつつある。

 2019年6月に京都で開催されたIEEE主催の国際学会「2019 Symposia on VLSI Technology and Circuits」(以下、VLSIシンポジウム)では、昨今の人工知能(AI)技術の台頭を反映して、深層ニューラルネットワーク(DNN)の専用ICまたはIPコアの設計が大きなトレンドの1つになった。そして、早くも次世代となるDNNチップの試作例の発表が相次いだ。これを実現する各種の不揮発性メモリー、例えばReRAMやPCM、STT-MRAMなどにも再び脚光が当たり始めた。東芝メモリのように、銀(Ag)イオンを用いた新しいメモリー技術を発表した例も出てきた。

ReRAM(Resistive RAM)=絶縁体材料に電圧を印可し、そこにフィラメント状に金属イオンなどが入り込むことで抵抗値が変化することを利用した不揮発性メモリー。利用するイオンは、銅(Cu)イオンや酸素(O)イオンが多い。

PCM(Phase-Change Memory)=熱を加えると結晶状態が相転移し、電気抵抗値が大きく変化する材料を用いた不揮発性メモリー。主にゲルマニウム(Ge)、アンチモン(Sb)、テルル(Te)の3材料の化合物を用いることが多い。

STT-MRAM(Spin Transfer Torque – Magnetoresistive RAM)=磁気抵抗変化型メモリーの一種。記録層(または自由層)と参照層(または固定層)と呼ぶ磁性材料の2層をMgOなど薄い酸化物層を挟んで配置した「MTJ(磁気トンネル接合)」という素子を用いる。参照層に対して記録層の磁化の向きが異なると、電子が酸化物層をトンネルする確率が変わることをメモリーとして利用する。

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