近年注目を集めているLLMは、深層学習モデルの一種です。ニューラルネットワークであるモデルとデータをスケールアップすることで、深層学習は進化していきます。しかし、複雑で肥大化したモデルを処理するためには膨大な計算と電力が必要となるため、計算時間の短縮と消費電力の抑制が課題です。我々はニューラルネットワークを用いて、高スループットかつ低消費電力なAI処理を実現する独自のニューロモーフィックデバイスを用いたアクセラレータを研究しています。本日は、ニューロモーフィックデバイスとしてアナログベースのAIハードウェアをご紹介するとともに、そのデバイスを実装する技術についてもお話しいたします。