NPUのSystolic Arrayとは？PE Arrayとデータ再利用の仕組み

NPU（Neural Processing Unit）におけるSystolic Arrayの仕組みを解説。PE Arrayとの違いや、GPUとの比較から、NPUがDRAMアクセスを削減しやすい理由をデータ再利用の観点から説明している。

• NPUはPE ArrayとSystolic Array構造により、DRAMアクセスを削減しAI処理を高速化する。
• GPUのShared Memory/Registerによるデータ再利用に対し、NPUはPE Array内の空間的データフローで再利用を埋め込む。
• PEはMAC演算を実行し、Accumulatorが積和演算の途中結果を保持する役割を担う。
• TPUv1やEyerissといった先行研究を参考に、NPUのデータ移動と計算効率の仕組みを解説。
• NPUが「AI専用だから速い」だけでなく、データ再利用の最適化が高速化の本質であることを説明。