人工知能チップ回路入門

著者名：河原尊之

コロナ社（2025/06発売）

• ISBN：9784339009927

内容説明

AIとニューラルネットワークによる情報処理専用の集積回路「人工知能チップ」について，原理から最新の開発例や動向までを追った入門書。AI処理の高速化・効率化・低電力化に必須のハードウェア技術を紹介する。

目次

1．人工知能処理とLSI
1.1　AIチップが切り拓く未来
1.2　情報処理用集積回路とAIチップ
1.3　人工知能（AI）処理と集積回路
1.4　エッジAI処理
1.5　本書で述べる内容と構成
1.6　まとめ

2．人工知能LSIの構成要素と基本電子回路
2.1　脳の情報処理およびニューラルネットワークとAIチップ
2.2　人工知能LSI（AIチップ）の構成要素
　2.2.1　人工ニューロン
　2.2.2　人工ニューロンでの処理と人工ニューラルネットワーク
　2.2.3　積和演算
　2.2.4　非線形変換演算
　2.2.5　アナログ回路とデジタル回路
2.3　基本的な電子回路ブロック
　2.3.1　CMOSデジタル回路
　2.3.2　デジタル回路ブロック
　2.3.3　アナログ回路ブロック
2.4　まとめ

3．人工知能集積回路の基本構成とさまざまなニューラルネットワーク
3.1　ニューラルネットワーク推論機能LSI化の構成
　3.1.1　ニューラルネットワークの表現力
　3.1.2　推論機能の基本的なLSI回路化
3.2　ニューラルネットワーク学習機能LSI化の構成
　3.2.1　ニューラルネットワークの学習
　3.2.2　誤差逆伝搬法概説
3.3　ニューラルネットワークの構造
　3.3.1　フィードフォワードネットワーク
　3.3.2　畳み込みニューラルネットワーク
　3.3.3　リカレントニューラルネットワーク
　3.3.4　ホップフィールドネットワーク
　3.3.5　ボルツマンマシン
3.4　より進んだニューラルネットワークの構造とLSI化
3.5　まとめ

4．人工知能LSIの低電力化・高性能化
4.1　エッジAIにおける集積回路
4.2　スパースニューラルネットワーク
4.3　低ビット精度ニューラルネットワーク
　4.3.1　低精度への変換方法
　4.3.2　二値化，XNOR-ネット，三値化
　4.3.3　学習時の課題
4.4　ハードウェア最適化とFPGA
　4.4.1　ハードウェア最適化
　4.4.2　FPGA
4.5　高性能人工知能処理LSI
　4.5.1　スパイキングニューラルネットワーク
　4.5.2　超並列行列演算
4.6　学習機能の搭載
4.7　量子コンピュータ
4.8　人工知能LSIと脳型コンピュータ
4.9　まとめ

5．半導体メモリとコンピューティング
5.1　コンピューティングにおけるメモリの役割
　5.1.1　コンピューティングとメモリ
　5.1.2　メモリの階層構造
　5.1.3　半導体メモリの分類
　5.1.4　不揮発性メモリの不揮発性原理
5.2　半導体メモリの基本回路構成
5.3　各種の半導体メモリ
　5.3.1　揮発性メモリ
　5.3.2　不揮発性メモリ
5.4　まとめ

6．ニアメモリコンピューティングとインメモリコンピューティング
6.1　ニアメモリコンピューティング
　6.1.1　構成と効果
　6.1.2　大容量混載メモリ
　6.1.3　演算回路とメモリの3次元実装
　6.1.4　規格例
6.2　インメモリコンピューティング
　6.2.1　基本構成と動作
　6.2.2　SRAMを用いた構成
　6.2.3　DRAMを用いた構成
　6.2.4　RRAMおよび不揮発RAMを用いた構成
6.3　まとめ

7．組合せ最適化問題とイジングマシン
7.1　イジングモデル
　7.1.1　強磁性体とイジングモデル
　7.1.2　組合せ最適化問題とイジングモデル
　7.1.3　QUBO：制約なし二値変数2次形式最適化
　7.1.4　全結合型イジングモデル
　7.1.5　イジングモデルにおける最小エネルギー状態探索方法
7.2　イジングマシン
　7.2.1　量子イジングマシン
　7.2.2　CMOS集積回路によるイジングマシン
　7.2.3　隣接結合イジングマシンと全結合イジングマシン
　7.2.4　イジングモデルにおける同時スピン更新
7.3　イジングマシンLSIの構成要素
7.4　イジングマシンが応用される問題例
7.5　まとめ

8．全結合型イジングマシンLSI構成例
8.1　全結合型と隣接結合型
8.2　全結合型イジングマシンのLSI化のための基本構成
　8.2.1　基本構成
　8.2.2　シミュレーティッドアニーリング
8.3　全結合型イジングマシンLSIチップの構成例
　8.3.1　分離アレー型全結合型
　8.3.2　相互作用セルの配置方式
　8.3.3　スピンスレッド方式
　8.3.4　複数スピンの同時更新
　8.3.5　512スピン全結合イジングマシン
8.4　スケーラブル化の構成例
　8.4.1　スケーラブル化
　8.4.2　スケーラブル化具体構成例
　8.4.3　スケーラブル全結合型イジングマシンの実装例
8.5　全結合型スケーラブルイジングマシンを用いた求解例
8.6　まとめ

9．今後の展開
9.1　人工知能LSIシステムの発展
　9.1.1　人工知能LSIシステム
　9.1.2　人工知能LSIシステムの発展に影響を与える技術分野
9.2　LSI技術の発展
　9.2.1　半導体加工技術・デバイス技術・新材料・新機能
　9.2.2　光素子技術など
9.3　まとめ

引用・参考文献
索引

感想・レビュー

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[株式会社 コロナ社]

コロナ社HPレビュー全文へのリンク https://www.coronasha.co.jp/np/resrcs/review.html?goods_id=8389 個々の複雑な回路には踏み込まないが、現在の人工知能チップの様々な例や今後の展望について俯瞰できる内容となっている。また、最後の章ではイジングマシンの構成例についてかなり具体的に述べられている。この構成のイジングマシンをここまで詳細に解説しているのはこの本だけだろう。

2024/12/16