**ロジック・イン・メモリ(Logic-in-Memory)**は、現在のコンピューターが抱える最大の弱点である「データ転送のムダ」を根本から解決する、半導体の新しい設計思想です。

パワースピン社が目指す「消費電力100分の1」の実現には、この技術が欠かせません。


1. 従来の設計(フォン・ノイマン型)の限界

これまでのコンピューターは、計算を行う**「ロジック(CPU)」とデータを保管する「メモリ(DRAMなど)」**が離れた場所に置かれています。

  • 問題点: 計算のたびに「ロジック ⇄ メモリ」間でデータを何度も往復させる必要があります。

  • ボトルネック: 往復の移動に時間がかかり(速度低下)、移動させるだけで膨大なエネルギーを消費してしまいます(フォン・ノイマン・ボトルネック)。


2. ロジック・イン・メモリの仕組み

この技術では、メモリ素子(MRAMなど)をロジック回路の**「すぐ隣」や「回路の内部」**に埋め込みます。

  • データ移動の最小化: データの保管場所と計算場所が同じ、あるいは極めて近いため、データを往復させる必要がほとんどなくなります。

  • 圧倒的な高速・省エネ: データの移動距離が物理的に短縮されることで、処理速度が上がり、消費電力も激減します。


3. STT-MRAMとの最強の組み合わせ

ロジック・イン・メモリ自体は古いアイデアですが、これまでは「適切なメモリ素子」がありませんでした。そこで、パワースピン社のSTT-MRAMが真価を発揮します。

項目 従来のメモリ(SRAM/DRAM) MRAM(パワースピン社)
揮発性 電源を切るとデータが消える 電源を切ってもデータが残る
サイズ 回路に組み込むには大きすぎる 極めて小さく、演算回路に混載可能
待機電力 データを保つために電気を食い続ける 待機電力は「ゼロ」

「ノーマリーオフ」の実現

この組み合わせにより、**「計算していない瞬間(ナノ秒単位)は電源を完全に切る」**という制御が可能になります。電源を入れた瞬間にデータが即座に復帰するため、ユーザーは待ち時間を感じることなく、劇的な省エネの恩恵だけを受けることができます。


4. 期待される応用分野

  • AI・エッジデバイス: AIの学習や推論は膨大なデータ移動を伴うため、この技術で最も性能が向上します。

  • 自動運転: 瞬時の判断が求められ、かつバッテリー消費を抑えたい車載チップに最適です。

  • IoT・ウェアラブル: 電池交換なしで数年動くような超低電力デバイスの実現に寄与します。

パワースピン社の位置づけ

同社はこの「ロジック・イン・メモリ」を、実際の半導体製造ラインに乗せられるレベルの設計データ(IP)や製造プロセスとして提供している点が、世界中の半導体メーカーから熱視線を浴びている理由です。

 

 

 

出典:Google Gemini

 

 

 

 

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