人工知能チップ回路入門

【対象読者と位置づけ】
人工知能（AI）の発展が社会に深い影響を与えている中、成長基幹産業である半導体や集積回路に興味を持ち、その知識をもとに特に発展が期待されるエッジ側での人工知能処理に関心のある若手技術者や学生の皆さんへの手頃なページ数の入門書である。

【書籍の特徴と構成】
人が知的と感じる情報処理を行う技術であるAIによる処理は、深層学習の成功以降、脳の神経回路を人工的に再現することをめざしたニューラルネットワークを用いた処理と一体化して発展している。また、LSIチップ（大規模集積回路）および半導体メモリの技術発展は、より高速、高電力効率、低コストにてAI処理を実行する上で重要である。
本書では、このAI処理専用の集積回路「人工知能チップ」について、３つの面から入門レベルの内容を学ぶ。本書によって、より専門的な技術内容の理解や関連論文を読むのに必要な知識を得ることができる。

１．人工知能チップ回路の構成(２章～４章)
ニューラルネットワークを電子回路で組むのが人工知能チップ回路となる。ニューラルネットワークの基本的な説明から始め、電子回路の基本も概説した上で、回路ブロックレベルで人工知能チップの構成を示していく。多数の演算ユニットを搭載し並列処理が可能な構成となっている。また、エッジでの展開をめざして、人工知能チップの低電力化・高性能化の技術を述べる。

２．半導体メモリとコンピューティング(５章、６章)
人工知能チップの高性能化に重要であるニアメモリコンピューティング、インメモリコンピューティング技術を紹介する。今後の発展が期待されている分野である。ここでは、半導体メモリの基礎説明から始める。次に主要な各種メモリを解説し、これらを人工知能チップへ適用する手法の初歩を述べる。

３．組み合わせ最適化問題を解く全結合型イジングマシン(７章、８章)
社会の至る所で課題となる組み合わせ最適化問題を解く全結合型イジングマシンは、ニューラルネットワークのひとつであるホップフィールドネットワークと同じ構成となる。この全結合型イジングマシンのLSI実装を詳細に示し、人工知能チップの高性能化を考えるための具体例として示していく。同時に、その重要性から開発が進む全結合型イジングマシンそのものの理解も深める。