| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-04-09 11:50
[依頼講演]エッジAI向けMPU/MCU での混載メモリの動向 ○橋本康平・斉藤朋也・野瀬浩一・小川大也・帯刀恭彦・下井貴裕・藤代康誠・伊藤 孝(ルネサス エレクトロニクス) ICD2026-3 |
| 抄録 |
(和) |
人工知能(AI)は、クラウド上の大規模データセンターやサーバーだけでなく、エッジやエンドポイントの組み込みシステムへと適用が拡大している。近年、データセンターにおける消費電力や通信データ量の増大、さらにはリアルタイム応答性やデータ秘匿性への要求を背景に、エッジAIのニーズが急速に高まっている。エッジAI向けアプリケーションでは、MPUやMCU上の組み込みシステムにおいてデータをローカルに処理することが求められ、用途に応じて処理性能と電力効率をバランスさせた多様なデバイスが必要とされている。本稿では、エッジAI向けMPU/MCUに混載される揮発性および不揮発性メモリの技術において、開発したDRP-AIおよびMRAMの高速アクセス技術を具体例として、MPU/MCUシステムの観点から性能改善技術について述べる。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
エッジAI / MPU / MCU / DRP-AI / SRAM / MRAM / リアルタイム応答 / 低消費電力 |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 126, no. 3, ICD2026-3, pp. 8-9, 2026年4月. |
| 資料番号 |
ICD2026-3 |
| 発行日 |
2026-04-02 (ICD) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICD2026-3 |