DNN (Deep Neural Network) は画像認識等のアプリケーションで幅広く使われている。その推論精度を向上させるために、大規模なニューラルネットワークが用いられることも多く、膨大な演算が必要になっている。この膨大な演算量をエネルギー効率良く実行するハードウェア・アクセラレータとしてインメモリ・アクセラレータが注目されている。本講演では、インメモリ・アクセラレータの現状、広く普及しているデジタル・アクセラレータと比較した場合の利点と課題、その対策について、いくつかの例を交えながら解説する。また、以上を踏まえて、アクセラレータの適切なベンチマーク手法についても議論する。