相変化メモリを用いたスパイキングニューラルネットワークチップにおける素子特性の影響と補完技術

摘要

本稿では，章3 においてデバイス特性を考慮したSNN のシミュレーション結果から，NVM デバイスの特性がSNNの性能へ与える影響を定量的に調査した。その結果，NVMデバイスの重みのステップ数は500 ステップ程度以上が望ましい，サイクル毎のΔG のばらつきの影響の結果とは異なり，デバイス毎のΔG のばらつきの影響は大きいという結論が得られた。また，章4 ではPCM のセット操作とリセット操作が非対称である課題を解決するために「PCM リフレッシュメソッド」を導入し，その実装の容易性と性能の観点から議論を行った。その結果，リフレッシュの際のコンダクタンスの離散化ステップ数は8 以上にすればSNN の性能が保たれるという結論が得られた。また，リフレッシュの頻度とリフレッシュするニューロンの数に関しては，1 イメージあたり10 個のニューロンをリフレッシュか，10 イメージあたり100 個のニューロンをリフレッシュすればSNN の性能が保たれるという結論が得られた。