2026年11月2日、東北大学と株式会社アイシンは、32MBの組込みSTT-MRAMを搭載した16nm FinFET AI SoCを共同開発したと発表した。外部メモリを排除した構成により、起動時間とAI処理の大幅な高速化を達成している。
STT-MRAM組込みで外部メモリ不要 処理25倍・電力1/50を達成
東北大学国際集積エレクトロニクス研究開発センターの遠藤哲郎教授らのチームとアイシンは、不揮発性メモリであるSTT-MRAM（※）をAI SoCに直接組み込んだ「近メモリコンピューティング（NMC）」型チップを開発した。
近年のエッジAI（※）では、モデルの大容量化に伴い、外部DRAMやSSDとのデータ転送が速度低下や消費電力増大を招く点が大きな課題であった。また、電源投入時にOSやAIモデルを外部から読み込む必要があり、迅速な起動を阻む要因となっていた。
本成果では、AIモデルの重みデータとOSのブートデータをオンチップのSTT-MRAMへ格納し、外部からのデータ転送を不要とした。さらに、8/16ビットのハイブリッド乗算アーキテクチャや重み共有技術の採用により、限られた容量内で物体検出アルゴリズム「Tiny YOLOv3」の動作を実現させた。
これにより、電源投入からOS起動までの時間を65.7ミリ秒（従来比38.59倍高速化）へ短縮し、AI処理時間も10.16倍短縮（約1/10に短縮）、システム全体で25.2倍の高速化を成し遂げた。加えて、1フレームあたりの物体検出エネルギーは50.7mJと、従来比1/50となる劇的な低消費電力化に成功している。なお、本成果はNEDOの委託業務によるものであり、2026年11月に台湾で開催される国際学会「A-SSCC 2026」にて発表される。
※STT-MRAM：スピン注入トルク磁気抵抗メモリ。磁気を利用してデータを保持する不揮発性メモリであり、電源を切ってもデータが消えず、高速動作と低消費電力を両立できるのが特長である。
瞬時起動と超低消費電力が開く未来 量産化とモデル適応が焦点
今回の開発成果がもたらす最大の利点は、これまでトレードオフの関係にあった「処理速度」と「省エネルギー性」を高次元で両立させた点にある。消費電力が従来比1/50に削減されたことで、バッテリー駆動の小型デバイスや熱対策が難しい密閉型車載ユニットへの応用が現実味を帯びてきた。電源投入から一瞬で起動し、即座に高度な物体認識を行える性能は、自動運転車両の緊急回避システムや産業用ロボットのリアルタイム制御において極めて有利に働くと言える。
一方で、実用化に向けたハードルも無視できない。大容量なSTT-MRAMを搭載した複雑なSoCを、高い歩留まりと低コストで安定量産するプロセスの確立が必要不可欠になるとみられる。また、限られたオンチップメモリ容量に最適化させる設計手法は、日々進化し大型化する最新のAIモデルへどこまで追従できるかという課題が浮き彫りになる可能性もある。汎用性と性能のバランスをどう保つかが、今後の商業化を左右する見通しだ。
それでも、外部メモリのボトルネックを打破した本技術は、次世代エッジAIのハードウェア設計における新たな道筋を示したと考えられる。産学連携によるこの先進的な試みが標準化へつながれば、日本の半導体産業およびエッジデバイス領域の国際競争力を大きく底上げする重要な足がかりとなるだろう。
※エッジAI：クラウドサーバーにデータを送信せず、ネットワークの端末側（自動車やロボット、カメラなどのデバイス自体）でAI処理を完結させる技術のこと。
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