組み込みAIシステム構築を加速するメモリソリューションの動作確認：ウィンボンド・エレクトロニクス HyperRAM、SpiStack

ウィンボンド・エレクトロニクスは、同社の「HyperRAM」「SpiStack」とルネサス エレクトロニクスのMPU「RZ/A2M」を組み合わせて動作確認した。RZ/A2Mユーザーは、外部RAM、Flashを用いて学習済みモデルなどの容量増加が可能になる。

[EDN Japan]

　ウィンボンド・エレクトロニクスは2021年7月、同社の「HyperRAM」「SpiStack（NOR＋NAND）」と、ルネサス エレクトロニクスのマイクロプロセッサ（MPU）「RZ/A2M」を組み合わせて動作することを確認したと発表した。

組み込みAIイメージングシステムの構成例（メモリ部分）

　HyperRAMは組み込みAI（人工知能）や画像処理に適しており、十分な容量とデータ帯域幅により、画像認識など計算集約型のワークロードをサポートする。信号端子が13個のため、PCBのレイアウトを簡素化できる。これにより、MPUを別の目的に使用するために多くの端子を配置したり、少数のピンでMPUを使用してコストパフォーマンスを高めることができる。

　SpiStackはNORとNANDのダイを1パッケージにスタックしたもので、6つの信号端子を備える。一方のダイから読み取りをしつつ、もう一方のダイへのプログラム処理が同時にできる。

　ルネサスのRZ/A2Mは、MIPIカメラインタフェースに対応し、入力画像を高速処理するDRP（Dynamically Reconfigurable Processor）により、組み込みAIイメージングアプリケーションの高速処理が可能だ。

コードをNORに、データをNANDに分割して格納可能

　今回、HyperRAM、SpiStackとRZ/A2Mの組み合わせの動作確認が取れたことで、RZ/A2Mのユーザーは、外付けのRAM、Flashを活用してアプリケーションコードや学習済みモデルの容量増加が可能になる。ウィンボンドの技術サポートや長期供給も受けられる。

　また、SpiStackとRZ/A2Mを組み合わせると、SpiStackのNOR側にRZ/A2Mのブートコードとアプリケーションコードを格納し、NAND側に組み込みAI用の学習データやカメラ画像といった複数の大容量データを格納できる。