LIMO：エッジコンピューティング向け低電力インメモリアニーラー

この論文は、エッジコンピューティングに特に適した、効率的な組み合わせ最適化と行列乗算のために設計された新しいハードウェアアーキテクチャであるLIMOを紹介しています。従来のフォン・ノイマン型アーキテクチャの限界に対処するため、インメモリ計算と分割統治法を採用しています。STT-MTJを使用した確率的アニーリングと、大規模インスタンスを処理できる能力が重要な貢献です。この論文の重要性は、巡回セールスマン問題やエッジデバイスでのニューラルネットワーク推論などのアプリケーションにおいて、ソリューションの品質を向上させ、解決までの時間を短縮し、エネルギー効率の高い処理を可能にする可能性にあります。

• •LIMOは、インメモリアニーリング用の混合信号計算マクロです。
• •局所的な最小値から脱出するために、STT-MTJを確率的アニーリングに使用します。
• •大規模インスタンスには分割統治アルゴリズムが使用されます。
• •LIMOは、以前のハードウェアアニーラーと比較して、優れたソリューション品質とより速い解決時間を達成します。
• •このマクロは、ベクトル行列乗算（VMM）およびニューラルネットワーク推論に再利用できます。