AIアクセラレータ
AIアクセラレータ(英: AI accelerator)は、人工知能 (AI) アプリケーション、特に人工ニューラルネットワーク、回帰型ニューラルネットワーク、マシンビジョン、機械学習を高速化するために設計された特殊なハードウェアアクセラレータまたはコンピュータシステムの分類のひとつである。代表的なアプリケーションには、ロボット工学、モノのインターネット (IoT)、その他のデータ集約型またはセンサー駆動型のタスクのためのアルゴリズムが含まれる。それらは多くの場合、メニーコア設計であり、一般的には低精度算術演算、斬新なデータフロー・アーキテクチャ(英語版)、またはインメモリ・コンピューティング(英語版)機能に焦点を当てている。2018年現在、典型的なAI集積回路チップには数十億(英語版)個のMOSFETトランジスタが含まれている。
このカテゴリのデバイスには、多くのベンダー固有の用語が存在しており、これはドミナント・デザイン(英語版)(支配的設計)のない新興技術(英語版)である。
早くも1993年には、DSPがニューラルネットワークのアクセラレータとして使用され、例えば光学文字認識 (OCR) ソフトウェアを高速化するために使用されていた。1990年代には、ニューラルネットワーク・シミュレーションを含む様々なアプリケーションを目的としたワークステーション用の並列ハイスループットシステムの開発も試みもあった。FPGAベースのアクセラレータも1990年代に推論とトレーニングの両方のために最初に検討された。ANNAはヤン・ルカンによって開発されたニューラルネットCMOSアクセラレータである。
2017年6月、IBMの研究者は、ヘテロジニアス・コンピューティングと大規模並列システムに一般化するアプローチを目的とした、時間的相関検出に適用されるインメモリ・コンピューティング(英語版)と相変化メモリ・アレイに基づくフォン・ノイマン・アーキテクチャとは対照的なアーキテクチャを発表した。2018年10月、IBMの研究者は、インメモリ処理に基づく、人間の脳のシナプスネットワークをモデルにしたアーキテクチャ (英語版) を発表し、ディープニューラルネットワークを高速化した。このシステムは相変化メモリアレイに基づいている。