News PICKUP【理工学部】慶大、アナログコンピュート・イン・メモリ回路でTransformerとCNNのハイブリッド処理を実現

日本経済新聞

慶應義塾大学理工学部電気情報工学科の吉岡健太郎専任講師は、エッジコンピューティングの普及に伴い、より身近なデバイスへの人工知能（AI）応用を促進するため、深層ニューラルネットワーク（DNN）、特にTransformer処理の高効率な推論を実現する高精度かつ省エネルギーなコンピュート・イン・メモリ（CIM）回路を開発しました。