この記事のポイント
- アイシンと東北大学が32MBのSTT-MRAMを内蔵する16nm AI SoCを開発した
- OSを65.7ミリ秒で起動し、Tiny YOLOv3の物体検出を50.7mJ/フレームで実行した
- 研究用チップの成果であり、搭載製品、価格、量産時期は発表されていない
2026年11月3日にアイシンと東北大学の共同発表を確認した。数値は開発チームの試作システムによる比較で、民生機器の実測ではない。画像はエッジAI機器のイメージ写真で、開発したSoCの実物ではない。
アイシンと東北大学は11月2日、32MBの組み込みSTT-MRAMを搭載した16nm FinFET AI SoCを開発したと発表した。SoCは演算や制御などを1個の半導体へまとめた部品である。
速さの鍵は計算器だけではない。電源を入れるたびにOSやAIモデルを外部SSDやDRAMから読み込む工程を減らした点にある。
電源を切ってもデータが残るメモリー
STT-MRAMは電源を切ってもデータを保持できる不揮発性メモリーである。開発チップはOSの起動データとAIモデルの重みをチップ内へ置き、今回のAI処理システムでは外部DRAMやSSDを必要としない構成にした。
電源投入からOS起動まで65.7ミリ秒で、従来方式の38.59倍。AI処理時間は10.16倍短く、システム全体では25.2倍の時間短縮になったという。
物体検出はTiny YOLOv3で評価
8ビットと16ビットを組み合わせる乗算方式や、重みを共有する仕組みを採用し、限られた32MB内でTiny YOLOv3による物体検出を実現した。1フレーム当たりの消費エネルギーは50.7mJで、従来比1/50としている。
向く可能性がある場所：自動車、ロボット、カメラ、IoT機器のように、起動直後から画像認識を行い、外部メモリーとの通信を減らしたい機器で役立つ考え方である。
製品化の発表ではない
成果は11月1日から4日に台湾で開かれるIEEE A-SSCC 2026で発表される研究である。どの車載機器やカメラへ採用するか、価格、量産時期、別のAIモデルでも同じ効果が出るかは示されていない。
出典・確認先
- アイシン・東北大学公式：STT-MRAM搭載16nm AI SoC（2026年11月2日掲載、11月3日確認）
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