　同技術は「VLSI技術／回路シンポジウム 2019（2019 Symposia on VLSI Technology and Circuits）」（2019年6月9～14日、京都）において論文発表（A Ternary Based Bit Scalable, 8.80 TOPS/W CNN Accelerator with Many-Core Processing-in-Memory Architecture with 896K Synapses/mm²）がなされた。また、テストチップにマイコンやカメラなどの周辺機器を接続し、ボタン電池で駆動する「AIモジュール」によってリアルタイムな画像認識を行うデモも披露された。

左：テストチップが乗ったAIモジュール。中央のLSIがテストチップ　右：人を識別するセグメンテーションをテストチップで動作させるデモ。人が移っている領域が赤色にオーバーレイされている（クリックで拡大）

ルネサスの組み込みAIの性能は10倍×10倍×10倍で1000倍へ「推論に加え学習も」
ルネサスエレクトロニクスは、汎用事業の成長ドライバーに位置付ける組み込みAI（人工知能）技術「e-AI」をさらに強化する。現在のMCU／MPUを用いた組み込みAIによる推論モデルの処理性能を、2018年夏に10倍、2019年末にさらに10倍、2021年にさらに10倍にして1000倍を目指すという。
ルネサスの組み込みAIの性能が10倍に、独自開発の「DRP」で実現
ルネサスエレクトロニクスは、同社の組み込みAIソリューション「e-AI」における画像処理性能を従来比で10倍に向上できるマイクロプロセッサ「RZ/A2M」を開発した。最大の特徴は、独自に開発した動的に再構成が可能なプロセッサ技術「DRP」の採用になる。
組み込みAIでスマート化の「死の谷」を克服、ルネサスがe-AIとSOTBでけん引
ルネサスエレクトロニクスがインダストリアルソリューション事業の戦略について説明。組み込みAI技術「e-AI」と超低消費電力プロセス技術「SOTB」の組み合わせにより「エンドポイントインテリジェンスを実現し、新市場を創造する」（同社執行役員常務の横田善和氏）という。
エッジAIは専用プロセッサの流れに、LeapMindが独自IPの設計を明かす
LeapMindはディープラーニングの推論処理に特化した低消費電力プロセッサIP（Intellectual Property）の開発を明らかにした。
低コストFPGAで深層学習、コア技術をオープンソース化したベンチャーの狙い
LeapMindは2018年10月19日、組み込み向けFPGA上でディープラーニングを動作させるソフトウェアスタックをオープンソースで公開した。同社が今まで強みとしてきた技術が、誰でも利用もできるようになった。同社CTO（最高技術責任者）を務める徳永拓之氏に、blueoilとはどのようなもので、何が実現できるのか。そして、オープンソース化した狙いなどを聞いた。
“プロセッサ”を開発する東芝メモリ、その技術と狙い
東芝メモリがプロセッサの開発を発表した。現業から離れているように見えるプロセッサの開発を通じて東芝メモリは何を目指すのか。今回発表された技術の概要と開発の狙いを聞いた。