深層学習用ＳＳＤ、中央大が制御技術−精度保ち、300倍長寿命化

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  開発したValue-Aware SSD

中央大学の竹内健教授らは、ディープラーニング（深層学習）用のソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）制御技術を開発した。深層学習で画像を識別する際に重要なデータを信頼性の高いメモリーセルに、重要でないデータは信頼性の低いメモリーセルに記録する。セルから復号する際のエラー訂正の処理量を減らし、識別精度を保ったままＳＳＤを３００倍長寿命化し、１・２６倍に高速化した。

深層学習では一つひとつの計算精度よりも計算回数を重視する。計算精度が低くエラーを含んでいても、大量のデータを計算することで識別精度を上げる。この特徴をＳＳＤに応用した。ＳＳＤのメモリーセルを信頼性ごとに３種類に分け、重要なデータにエラーが含まれにくくした。全体のエラーは２５倍に増えても、深層学習の識別性能は落ちない。

さらにメモリーから復号する際にエラー訂正を確認する処理を３０回から５回に減らした。深層学習の識別性能とＳＳＤの長寿命化高速化を両立した。