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IBMリサーチヨーロッパの研究者らは、「ニューラルネットワークにおけるベクトル格納のための重ね合わせ型アナログメモリ」を発表しました。
要旨：
研究者たちは、複数のAIベクトルを重ね合わせて格納するアナログ相変化メモリアーキテクチャを実証し、精度の調整可能なトレードオフにより有効な記憶密度を向上させました。試作のPCMハードウェアによるテストでは、推論精度がフル精度のソフトウェアにほぼ匹敵することが示されました。
技術論文はこちらからご覧ください。2026年10月
ヴァシリオプロス、アタナシオス、パトリック・ディーナー、ミハエル・ヘルシェ、アッバス・ラヒミ、およびアブー・セバスティアン。「ニューラルネットワークにおけるベクトル格納のための重ね合わせ型アナログメモリ」。arXivプレプリント arXiv:2610.26118（2026年）。CC BY-NC-SA 4.0ライセンス
記事「アナログ重ね合わせが有効PCM記憶密度を向上」（IBMリサーチヨーロッパ）は、Semiconductor Engineeringに最初に掲載されました。