「メモリスタベースの人工ニューラルネットワークのハードウェア実装」というタイトルの新しい技術論文が、KAUST、バルセロナ自治大学、IBM Research、USC、ミシガン大学などから出版されました。
要約：
「人工知能 (AI) は現在、並行して動作する接続された単純なコンピューティング ユニットのネットワークに依存するディープ ラーニング (DL) 技術によって開花しつつあります。従来のノイマン型マシンのメモリと処理ユニット間の通信帯域幅が狭いため、大規模なデータセットに大きく依存する新しいアプリケーションの要件をサポートできません。高並列化やニアメモリ コンピューティングなどの最近のコンピューティング パラダイムは、データ通信のボトルネックをある程度軽減するのに役立ちますが、パラダイムを変える概念が必要です。メモリスタは、相補型金属酸化膜半導体 (CMOS) を超えた新しい技術であり、その独自のデバイス レベル固有の特性により、メモリ デバイスの有望な選択肢であり、低消費電力で小型の超並列フットプリントで保存とコンピューティングの両方を可能にします。 。理論的には、これはエネルギー効率と計算スループットの大幅な向上に直接つながりますが、実際にはさまざまな課題が残っています。この研究では、ハードウェアベースのメムリスティブ人工ニューラル ネットワーク (ANN) を実現するための最新の取り組みをレビューし、各ブロックの動作原理と、それぞれ長所と短所を伴うさまざまな設計代替案、および正確なネットワークを実現するために必要なツールを詳細に説明します。パフォーマンス指標の推定。最終的には、この分野での研究を始めようとしている人や、総合的なアプローチを求めている専門家に、メモリスティブ ニューラル ネットワークに関わる材料と手法の包括的なプロトコルを提供することを目指しています。」
技術を見つける ここに紙。 2024年XNUMX月公開。
アギーレ、F.、セバスチャン、A.、ル ガロ、M. 他memristor ベースの人工ニューラル ネットワークのハードウェア実装。ナットコミューン 15、1974 (2024)。 https://doi.org/10.1038/s41467-024-45670-9
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- 情報源： https://semiengineering.com/hw-implementation-of-memristive-anns/
