AIが求めるメモリシステム

　少し前の記事ですがよく整理された内容。これからのAIを活用する時代、ますます取り扱うデータが増えてハード側の演算能力に対してメモリアクセスの帯域幅で性能が律速される可能性が増えてきます。オンチップでのメモリ搭載、TSVを使ったHBM、GDDRなどメモリ律速になることを解消する技術が必要とされてくるでしょう。その一つとしてDRAM⇔Flashを埋める新たなメモリの活躍の市場が出来るか否か、性能と価格のトレードオフもありますが性能向上起点でそろそろ一つの岐路に立っていると思います。特にこの橋渡しが不揮発のメモリで可能になれば大幅な省電力化が可能となります。

　そしてこの先には…本当の脳型の演算システムの活用というのが待っているのかもしれません。つまりは記憶と演算が１つのコアになって人間のシナプス/ニューロンを再現できれば命令やデータの読み出しと書き込みをコア内で完結 させることでメモリ帯域の制限を取り払いうことが可能となります。また従来であればクロック数がものを言っていたものが必要な時だけ回路を駆動させる（脳でいえば発火現象）ことでこれまた消費電力を下げることも可能になります。ここの組み合わせでは高速な不揮発メモリが真価を発揮することでしょう。　ともあれこういった脳型の動き＝感覚的な作用と従来の論理的な演算装置を組み合わせたシステムを作ればよいところどりが出来るような気がします。　ただ実際普及するかはすべてはコスト次第というのはありますがまだまだ進化の余地が残されているというのは面白いところです。