本論文では、DISCA（デジタルインメモリストキャスティック計算アーキテクチャ）という新しいコンピュータアーキテクチャを提案しています。このアーキテクチャは、圧縮されたクオシーストキャスティックベントピラミッドデータ形式を利用しており、アナログ計算の計算の単純さを維持しながら、デジタルシステムのスケーラビリティ、生産性、信頼性を確保しています。現在のAI革命において、AIモデルは人間の脳の機能を模倣しており、大規模なマトリックス乗算タスクを通じて数百万から数十億のパラメータを持っていますが、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャはメモリの壁とムーアの法則の限界に直面しています。DISCAは、500MHzでのビットあたりのエネルギー効率が3.59 TOPS/Wと高い数値を示し、特にマトリックス乗算ワークロードでエネルギー効率を飛躍的に改善する可能性があります。このように、DISCAはエッジ環境におけるAIアーキテクチャのハードウェアコストを軽減する革新的な解決策です。