東北大学とアイシンは、大容量の磁気抵抗メモリー（ＭＲＡＭ）を搭載したエッジ領域向けの人工知能（ＡＩ）半導体を共同で開発した。相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）とスピントロニクス技術を融合し、従来比１０倍以上の電力効率を持たせられることを動作シミュレーションで確認した。動作時や待機時の電力が減り、起動時間も短縮できる。電力効率の改善は二酸化炭素（ＣＯ２）排出量の削減にもつながる。（藤木信穂）

生成ＡＩやビッグデータの活用などにより、ネットワーク上のデータ量が爆発的に増大している。クラウド領域とは異なり、情報処理に必要な電力や環境に制約のあるエッジ領域の用途に適したデバイスが求められる中、東北大とアイシンは新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）のプロジェクトでエッジ領域に適した半導体を開発した。

共同チームは、既存のＣＭＯＳ技術の課題である待機時の電力を、スピントロニクス技術によるＭＲＡＭの不揮発性を利用して大幅に減らすことを目指した。大容量ＭＲＡＭをエッジ向けＡＩ半導体の内部メモリーとして使い、従来の動作過程を省くことで高い電力効率を確認した。

具体的には、内部メモリーと重みメモリーにＭＲＡＭを用い、演算回路とプログラム、データが格納されているメモリーを極限まで近傍に置く構造「ニアメモリー・コンピューティング構造」を構築。既存の外付けフラッシュメモリーのバス帯域不足を解消し、アプリケーションプロセッサー上のソフトウエア起動時の多くのプロセスを削減するなど、エッジＡＩ用プロセッサーの課題を解決する実証チップを設計した。

実証チップには、東北大の国際集積エレクトロニクス研究開発センターが開発した低消費電力のＡＩアクセラレーターを搭載。「主要メモリーにＭＲＡＭを使い、従来のＳＲＡＭに比べて面積効率と電力効率を高め、待機電力と動作電力を大幅に減らした」（東北大電気通信研究所の羽生貴弘教授）。不揮発化により重みメモリーへのロード時間も削減でき、ＡＩ処理システム全体を高速に起動できるようになった。

アイシンはこれらを統合した実証チップのシステム設計を担当。アプリケーションプロセッサーの内蔵メモリーとして大容量ＭＲＡＭを採用し、電力効率を高めるとともに、起動時間を１０分の１以下に短縮できることを動作シミュレーションにより確認した。外付けメモリーの容量も圧縮できることで、チップの小面積化や低消費電力化にも寄与する。実証チップには、台湾積体電路製造（ＴＳＭＣ）のＭＲＡＭ混載に対応した次世代１６ナノメートル（ナノは１０億分の１）プロセスを用いた。

ＮＥＤＯと両機関は今後、このエッジ向けＡＩ半導体を車載機器やサーベイランス（監視）システムなどに応用を目指す。エッジのＡＩ処理で電力効率を改善し、「ＣＯ２排出量を減らすシステムの検証を進めたい」（ＮＥＤＯ）としている。