先端技術トピックス

MLC、TLC、QLCと多値化が進むと、記憶密度を大きくできる一方で、読出し回数が増加しランダムアクセスが悪化する課題があります。本研究では、複数のメモリセルでデータを共有して記憶することで、記憶密度を高く保ったまま、読出し回数を削減し、高速なランダムアクセスを可能とする新規多値コーディングを開発しました。

GPUの外部メモリとしてCompute Express Link™(CXL)の適用可能性を検討した結果、重要な指標のひとつであるグラフ処理において、数マイクロ秒のCXLメモリはホストDRAMと同程度の速度を達成できることを示しました。このことから、DRAMを低レイテンシフラッシュで置き換えることで、コストパフォーマンスの高いシステムを実現できる可能性があります。

SSDを活用した高速な顕微鏡画像処理技術を開発しています。その成果の1つである、顕微鏡動画から神経細胞の電位を実時間で抽出する技術を国際学会BIBM 2023で発表しました。

PCB チャネルに複数のパッケージを搭載した場合でも、既存NANDインターフェースの2倍速を提供するブリッジチップを開発しました。8個の1Tb NANDダイとブリッジチップの両方を搭載したNAND型フラッシュメモリマルチチップパッケージは、6.4Gbps/pinで動作可能です。

大規模言語モデル（LLM）と検索を様々な形で組み合わせたシステムの構築、ならびに開発と評価を簡単に行うことができるフレームワークを開発しました。

SSDの性能低下要因の一つにフラッシュメモリの消去処理があります。今回、低レイテンシフラッシュメモリを用いたSSD向けに効率的な消去技術を開発し、データベースアプリケーションでの評価において大幅な性能向上を達成しました。

ビッグデータの検索や探索等に広く用いられる近似最近傍探索手法としてLocality Sensitive Hashing（LSH）があります。今回、フラッシュメモリを効果的に導入し新たなアルゴリズムを開発することにより、LSHを改良しメインメモリを増大することなく、計算量と外部記憶アクセスのオーバーヘッドを短縮し、大幅な性能向上を達成しました。

深層学習を用いた事前学習済みの言語AIを用いて、追加学習を一切行わずに文書検索を行う技術を開発しました。この技術は、深層学習ベースの文書検索器が苦手とする、質問中の固有表現を主要な手掛かりとする文書検索において、最先端の文書検索器に近い検索精度を達成することが分かりました。

大容量ストレージを活用した記憶検索型AIによる画像分類技術を開発しました。破滅的忘却を避けながら知識の拡張が可能となります。記憶型検索による分類では、分類に使用した参照画像を保持することによりAIの説明可能性の改善も可能となりました。

Mueller-Müller CDRに用いられるコンパレーターの動作モードをCDRの動作状態に応じてNRZモードとPAM4モードを使い分けることでPAM4信号受信時に発生する誤ロック位置を回避する技術を開発し、その効果を確認しました。

我々は高速なフラッシュメモリ(XL-FLASH™)を用いるとともに新しいアクセス方式を開発し、全てのデータをDRAMに収めるのと同等の速度を達成しました。これにより、超大容量で高速なグラフ処理をDRAMより低コストのフラッシュメモリで実現可能となります。

弊社はこれまでにニューラルネットワークの各層に数十～数千あるフィルタと呼ばれるブロックごとに、別々の重みビット数を割り当てる量子化アルゴリズムおよびその専用のハードウェア構成を開発してきました。これらの技術を活用することで、認識精度を維持したまま推論時間を短縮することが可能になります。

今回我々はDRAMと比較して、低ビットコスト(コスト当たりの容量が大きい)・大容量であるXL-FLASH™を用いてDRAMの代替を狙った実証をデータベースをモチーフに行いました。これらの評価のためXL-FLASH™デモドライブを作製し、実サーバーを用いた評価により、DRAMを用いたデータベースとXL-FLASH™を用いたデータベースが、リードアクセスが主体の状況において同等の性能を出していることを示しました

従来、ネットワークに接続されるストレージは、複数のSSDを持つストレージサーバーによって提供されていました。しかしながらストレージサーバーの処理能力やネットワーク帯域の制限がボトルネックとなり、NVMe SSDの持つ高速性や低遅延性を十分に活かせないのが現状です。そこで当社はこの問題を解決するために、直接ネットワークへ接続することで高速かつ低遅延なアクセスが可能となるSSDの開発を進めています(Ethernet SSD)。

今回、ACMチューリング賞受賞者のJim Gray氏が創設したソートベンチマークコンテストの中のJouleSortと呼ばれる、データソートで消費した電力量を競うカテゴリにおいて、我々が開発したデータソートアルゴリズムKioxiaSortを用いた記録が2019年11月27日にワールドレコードに認定されました。

NAND型フラッシュメモリおよびBiCS FLASH™(以下NANDと呼ぶ)を使った大容量ストレージを実現するためには、コントローラに多くのNANDを接続する必要があります。我々は、ブリッジチップをデイジーチェーン接続することにより、少ない高速信号線で多数のNANDを接続し、高速に動作させる手法を考案しました。

ディープラーニング用のAIプロセッサを開発し半導体回路の国際学会A-SSCC2018で発表しました。

HMBはホストメモリ(DRAM)の一部をSSDが使えるようにする技術です。DRAMを搭載しないSSDでも、DRAMを搭載したSSDと同等の性能が得られます。実現にはホストドライバとSSDの連携が必要なので、初期化・接続手順(プロトコル)などを考案し、大手CPUベンダや大手OSベンダと協力、PCIe^®SSDインターフェース標準規格であるNVMe™1.2^*1 への組み込みにも成功しました。
*1　SSD向けに開発された通信インターフェース/プロトコル