На переднем крае области памяти, вычисления в памяти на основе мемристоров ----Краткий анализ вычислений в памяти на основе мемристоров
На переднем крае области памяти, вычисления в памяти на основе мемристоров ----Краткий анализ вычислений в памяти на основе мемристоров

1. Краткий анализ концепций

1. Вычисления в памяти

Вычисления в памяти Вычисление, короче IMC)это своего родаданныеиметь дело сихранилищетесно интегрированныйсуществовать Вместеиз Метод расчета。этоиз Основная идея заключается в том,существоватьхранилище Выполняйте расчеты прямо в устройстве,Вместо традиционных вычислений,существоватьиметь дело сустройствои Памятьмеждучасто передаватьданные。 Преимущество вычислений в памяти состоит в том, что они позволяют значительно сократить количество перемещений данных, тем самым снижая энергопотребление и задержку. Поскольку обработка данных выполняется внутри устройства хранения, нет необходимости передавать данные в процессор для вычислений, что позволяет повысить эффективность и скорость реакции системы. Кроме того, вычисления в памяти также могут обеспечить эффективные параллельные вычисления за счет использования параллелизма устройств хранения. В практических приложениях вычисления в памяти обычно используют специальные устройства хранения, такие как флэш-память, память с фазовым изменением (Phase-Change Memory). Память (PCM) или резистивная оперативная память (Resistive Random Access Память, RRAM) и т. д. Эти устройства памяти могут не только хранить данные, но и выполнять простые вычислительные операции, такие как сложение, умножение или сравнение. Вычисления в памяти имеют широкие перспективы применения в некоторых областях, таких как искусственный интеллект, обработка больших данных, нейронные сети, запросы к базам данных и т. д. Это может улучшить производительность, энергоэффективность и производительность этих приложений в реальном времени, особенно при обработке больших объемов данных.

2. Мемристор

отзыватьблокироватьустройство(Memristor),Полное имя для блокировки устройства памяти.,Это своего рода нелинейная электрическая цепь с функцией памяти блокировать.,Это четвертый основной компонент цепи после электричества, конденсаторов и катушек индуктивности.,Он обладает характеристиками высокой скорости, высокого энергопотребления, высокой интеграции, а также информационных и вычислительных функций.,признанныйдляявляется наиболее потенциальнымизбудущее Логические операцииустройствокуски。

3. Вычисления в памяти на основе мемристоров

Как новая технология памяти, мемристор обладает превосходными характеристиками, такими как энергонезависимость, быстрое переключение и низкое энергопотребление, что делает его одним из кандидатов в вычислительные системы в памяти для нового искусственного интеллекта.

Вычисления в памяти на основе мемристоров относятся к использованию характеристик переменного сопротивления мемристоров для непосредственного выполнения вычислительных операций в блоке хранения, что позволяет избежать частой передачи данных между памятью и процессором, повышая эффективность вычислений и коэффициент энергоэффективности. Этот метод вычислений может применяться в областях многомерных вычислительных технологий, таких как машинное обучение, обработка изображений, распознавание образов и т. д. в настоящий момент , люди используют возможность параллельной обработки данных GPU (graphics processing unit)или дляданныепотокдизайниз Специальный чип ускорения ,нравиться TPU (tensor processing unit)Подождите, пока оборудование ускорится для удовлетворения потребностей в вычислительной мощности.。этотдобрый Аппаратное ускорение обычно имеет больше Мощные возможности параллельной обработки и большая пропускная способность данных, но блоки хранения и вычисления по-прежнему пространственно разделены. с Фэном · Вычислительные платформы Neumann разные , с массовым параллелизмом , адаптивный , В человеческом мозге с характеристиками самообучения нет четкой границы между хранением и расчетом информации. Все это делается с помощью нейронов и синапсов. Люди начали изучать новые наноустройства , надеясь смоделировать свойства нейронов и синапсов. Среди таких наноустройств предпочтение отдается мемристорам, поскольку они имеют свойства, очень похожие на свойства синапсов, и обладают большим потенциалом. Синапсы могут изменять свой вес в зависимости от возбуждения предшествующих и последующих нейронов , а мемристор Значение его проводимости можно изменить путем модуляции приложенного напряжения. Новые мемристоры включают мемристоры с магнитным эффектом. , память эффекта изменения фазы блокироватьустройствоиблокировать Изменятьэффектотзыватьблокироватьустройствождать。в , мемристор с резистивным эффектом переключения Он включает в себя резистивный мемристор типа канала кислородной вакансии на основе анионов и базу. Для катионного проводящего мостика мемристорного типа (проводящий bridging RAM, CBRAM) две категории. Также резистивный мемристор типа кислородно-вакансионного канала напрямую позвонил РРАМ. Новый мемристор имеет высокую скорость чтения и записи 、 Высокая плотность интеграции, низкое энергопотребление и другие преимущества. , что также дает больше преимуществ вычислениям в памяти.

2. Классификация мемристоров

1. Мемристор с магнитным эффектом.

Мемристор магнитного эффекта — это мемристор, который использует магнитное поле для управления состоянием сопротивления. Обычно он состоит из магнитных материалов и электродов и изменяет значение сопротивления мемристора путем изменения силы или направления магнитного поля. При приложении внешнего магнитного поля магнитные полюса в магнитном материале изменяются, вызывая изменение значения сопротивления. Это изменение сопротивления можно использовать для хранения информации или выполнения логических операций. Мемристоры с магнитным эффектом обладают преимуществами энергонезависимости, быстрого отклика и низкого энергопотребления и, следовательно, имеют потенциальные перспективы применения в устройствах хранения данных, нейронных сетях, аналоговых вычислениях и других областях.

Принцип работы мемристора магнитного эффекта основан на реакции магнитных материалов на магнитные поля. Обычно он состоит из магнитного слоя и проводящего слоя, разделенных изолирующим слоем. При приложении внешнего магнитного поля магнитные полюса в магнитном слое выравниваются или меняются местами, что вызывает изменение сопротивления интерфейса между магнитным слоем и проводящим слоем. Изменение удельного сопротивления зависит от материала и структуры магнитного слоя, а также силы и направления магнитного поля. Это изменение сопротивления можно использовать для хранения информации, например, путем сопоставления различных состояний сопротивления с разными логическими значениями или битами данных. При считывании информации сохраненную информацию можно получить путем определения значения сопротивления. Кроме того, принцип работы мемристора с магнитным эффектом также можно комбинировать с другими электронными компонентами, такими как транзисторы, конденсаторы и т. д., для создания более сложных схем и функций.

2. Мемристор с эффектом фазового изменения

Мемристор с эффектом фазового изменения — это мемристор, который использует фазовое изменение материалов для достижения изменений сопротивления. Материалы с фазовым переходом переходят из одного фазового состояния в другое при определенной температуре или токе, что приводит к изменению значения сопротивления. Обычные материалы с фазовым переходом включают халькогениды (например, GeSbTe), оксиды (например, VO2) и т. д. Когда материалы с фазовым переходом находятся в разных фазовых состояниях, значения их сопротивления будут существенно отличаться. Контролируя такие условия, как ток или температура, материалы с фазовым переходом можно переключать между различными фазовыми состояниями, тем самым достигая изменения значений сопротивления и хранения информации. Мемристор с эффектом изменения фазы обладает преимуществами высокой скорости, низкого энергопотребления, высокой плотности и т. д. и может обеспечивать энергонезависимое хранение, то есть сохраненная информация все еще может сохраняться после отключения питания. Он имеет потенциальные перспективы применения в области памяти, нейронных сетей, аналоговых вычислений и других областях.

Разработка мемристоров с эффектом изменения фазы началась в 1960-х годах, когда впервые было обнаружено, что сопротивление некоторых материалов значительно изменяется во время изменения фазы. Однако из-за технических и материальных ограничений исследования мемристоров с эффектом фазового изменения продвигались относительно медленно. В начале 21 века, с развитием нанотехнологий и материаловедения, исследования мемристоров с эффектом фазового изменения постепенно расширялись. Исследователи начали изучать различные материалы с фазовым переходом и пытались применить их в таких областях, как память и нейронные сети. В последние годы исследования мемристоров с эффектом фазового изменения сделали несколько важных прорывов. Например, с точки зрения выбора и подготовки материалов были обнаружены некоторые новые материалы с лучшими свойствами фазового перехода, улучшающие производительность и надежность мемристоров. В то же время достигнут прогресс в исследованиях структуры и рабочего механизма устройства, что делает применение мемристоров с эффектом фазового изменения более разнообразным.

Структура мемристора с эффектом изменения фазы состоит из верхнего слоя , нижний электрод и слой материала с фазовым переходом. в слое материала фазового перехода ,Программируемая область состояния кристалла определяет фазу Изменять эффект памяти блокировать изблокировать состояние。Программируемая областьдля Аморфныйчас Удельное сопротивление материала с фазовым переходом велико, а сопротивление мемристора велико; когда он находится в поликристаллическом состоянии, удельное сопротивление материала с фазовым переходом низкое, а сопротивление соответствующего мемристора мало. Мемристор переходит из высокоомного состояния ( high- resistance state ,HRS )изменять Изменять для Низкий блокировать состояние( low- resistance state,LRS)из Проходить Ченг“SET”Проходитьстепень;Напротив,Из ЛРС приезжать HRS из Проходитьстепень Сразуда“RESET”Проходитьстепень。 существовать SET Проходить Ченг Чжун , существует фаза Изменить эффект, помните, что блокировать небольшую амплитуду электричества подается на обоих концах устройства. пульс давления , выделяемое тепло создает температуру между температурой плавления и температурой кристаллизации между , а затем выполнить отжиг, соответствующий времени , что соответствует более медленному спадающему фронту импульса , Может вызвать кристаллизацию фазы Изменить материал , переход в Изменитьдля поликристаллического состояния,в это время Чтоблокироватьменьшее значение。исуществовать RESET Проходить Ченг Чжун , наложить большее степеньизэлектричествопульс давлениягасить,Чтоэлектричествопульс давлениеиз Спадающий фронт становится круче , Это приведет к локальному расплавлению области программирования. ,перевести в аморфное состояние , в это время это блокировать Большее значение。Проходить Проходитьэлектричествопульс давление для модуляции программируемой области из поликристалла Состояние и аморфное состояние из относительной пропорции, может быть реальная фаза сейчас Изменить эффект памяти заблокировать устройство измногоуровневыйблокироватьсостояние。RESET измногоуровневыйблокировать Изменить Характеристики Соотношение SET Разница ,этот Это потому что длясуществовать RESET из Проходить Ченг Чжун , относительно трудно точно определить степень закалки.

3. Мемристор с резистивным эффектом переключения.

Эффект «блокировать Изменить память» — это устройство, которое использует электричество для создания хранилища информации. Он основан на принципе эффекта «изблокировать Изменить» в материалах. сейчасэлектричествоблокировать существовать рожденный обратимо под действием внешней стимуляции (например, напряжения, тока или света и т. д.). При применении определенного стимуламемристор с резистивным эффектом переключенияизэлектричествоблокироватьвстречасуществоватьвысокийблокироватьсостояниеи Низкийблокироватьсостояниемеждувыключатель,этотдобрыйвыключательдоступныйвыражатьдвоичныйиз“0”и“1”,Чтобы реализовать сейчасинформациюизхранилище。блокировать Изменятьэффектотзыватьблокироватьустройствоиз К преимуществам можно отнести небольшой размер.、быстрый、Энергопотребление Низкие, хорошая масштабируемость и т. д., поэтому существуют хранилища.、нейронная сеть, имитационные вычисления и другие области имеют широкие перспективы применения.

Чтобы улучшить стабильность, повторяемость и долговечность устройства, учитывайте следующие аспекты:

  • Выбор материала:Выберите хорошийблокировать Изменятьпроизводительностьистабильностьиз Материал,Например, материалы с высоким электрическим контрастом, быстрым откликом и меньшим электрическим дрейфом.
  • Оптимизация структуры устройства:дизайн Разумныйизустройствокуски结构,Например, используя многослойную структуру, составную структуру или вводя промежуточный слой и т. д.,Для повышения стабильности и долговечности устройства.
  • Контролировать условия труда:Точно контролируемое применениеизэлектричествонажимать、текущий、температурастепеньждать Работасостояние,Избегайте чрезмерно раздражающей или нестабильной среды.,Для уменьшения электрических колебаний.
  • Разработка интерфейса:Проходить Проходитьизменятьхороший Материалиэлектричествостолбмеждуизкачество интерфейса,Уменьшите накопление электрического заряда интерфейса,Улучшите электрохимическую повторяемость и стабильность.
  • Инкапсуляция и защита:Используйте соответствующиеиз Технология упаковки,Защищатьотзыватьблокироватьустройствозащищен от внешней средыиз Влияние,нравиться влажность, температура, химические изменения, физические потрясения и т. д.
  • Тест на надежность:провести всеобъемлющиеиз Тест надежности,Включая испытание на долговечность, испытание на температурный цикл, испытание на сохранение данных и т. д.,Оценить и улучшить производительность памяти.
  • Оптимизация производственного процесса:Оптимизировать производственный процесспотокстепень,Параметры процесса контроля,Улучшите согласованность и повторяемость устройства.
  • Сотрудничество и междисциплинарные исследования:и Материалнаука、физика、электричестводетский работникстепеньждать领域из Экспертное сотрудничество,Совместно изучайте и решайте сопутствующие проблемы.

Для эффекта «блокировать Изменить» разрыв проводящей нити блокирующего устройства является одним из ключевых механизмов, вызывающих изменение значения блокируемого. Только что подготовленный эффект изблокировать Изменить память блокировать находится в исходном состоянии блокировки. , обычно высоко блокировать ,还没有блокировать Изменятьхарактеристика。для Понятно заставить его работать правильно ,нуждатьсясуществоватьприменяется с обоих концов1Относительно большойизэлектричествопульс давления ,этотиндивидуальный Проходитьстепеньсказатьдля“Forming”Проходитьстепень。существоватьForming Проходить Ченг Чжун , меньше внутренних дефектов изблокировать Изменять за счет мягкой среды внутри изоляционного слоя Электрический пробой образует проводящие нити. Диссоциация кислорода в оксидах металлов Под действием внешнего электрического поля из , мигрирует к аноду и сохраняется анодом.

в это время ,рожденныйстановитьсяизкислородная вакансиястановитьсягидэлектричествонить , мемристор с резистивным эффектом переключенияотвысокийсостояниеизменять Изменятьприезжать Низкийблокироватьсостояние。SET Проходитьстепеньи Эта фазадобрыйпохожий , но потому что Forming После эффекта «блокировать изменять» в блоке возникает множество внутренних дефектов, поэтому требуемое напряжение относительно невелико. существованиеRESETПроходить Ченг Чжун , существует, подает обратное напряжение на свои концы атомы кислорода мигрируют из катода И объединяются с кислородными вакансиями вблизи катода, образуя проводящие нити, образуя Проводящие нити не могут быть подключены к электродам. , мемристор с резистивным эффектом переключенияот Низкийблокироватьсостояниеизменять Изменятьприезжатьвысокийблокироватьсостояние。对于非гидэлектричествонитьдобрыйформаизблокировать Изменятьэффектотзыватьблокироватьустройство , блокирование Изменить которых происходит за счет миграции дефектов, существующих под действием электрического поля , Сделайте барьер Шоттки или туннельный барьер однородным в интерфейсе устройства. вызвано 。 блокировать Изменятьэффектотзыватьблокироватьустройство Есть нечетные и четныеполярностьдвадобрыйблокировать Изменять режимы,нравитьсякартина 4 показано. Для двойной полярностиблокировать Изменить режим ,блокировать Изменятьсейчас Как волосырожденныйсуществоватьдругойполярностьизэлектричествонажимать下из ,Прямо сейчас SET/RESET Соответственно существуют противоположные напряжения полярности, выдаваемые рожденным. А для одинарной полярностиблокировать Изменить режим ,Блокировка не связана с полярностью напряжения. , относится только к амплитуде напряжения 。

3. Принцип вычислений в памяти на основе мемристора.

1. Булево вычисление с использованием двоичного мемристора.

К контроллеру памяти можно получить прямой доступ и многократно запрограммировать его через соединительную линию Проходить.,этот Удобно реализоватьсейчасна основеотзыватьблокироватьустройствоиз Булевы операции。существенное значение (material implication,IMP) логика и логика 0 могут образовывать логический комплект,Проходить Проходить Каскадирование может быть реализованосейчасвсе 16 логическая операция, Место Как использовать блокировку памяти, реализовать нынесущность Импликационная логика – это ключ. Вещество Импликационная логикаиз таблицы истинности, как показано в таблице 1 показано. На основе памяти блокировать логические операции на основе ввода , различные типы вывода и методы работы ,Можетточкадля3добрый, соответственно R-R Логические операции 、V-R Логические операциииV-VЛогические операции

3.1 Логические операции R-R

существоватьR-RЛогические В операции все входные и выходные данные выражаются через устройство блокировки памяти «Проходить» и высокое состояние «Низкийблокировать» для представления логики соответственно. 0 и 1 ,Операция ПроходитьстепеньВсе сделано внутри。нравитьсякартина 5 показано , при расчете по входным данным Разместите два устройства памяти X1 、X2 Напишите приезжать, соответствующее извысокий Низкийблокировать , то существует напряжение Vsetε (Vset – напряжение устройства, ε относительно небольшое напряжение), выходной результат сохраняется напрямую существоватьX2 внутри。По закону Омаи Кирхгофэлектричествонажиматьтекущийзакон , Его таблицу истинности можно получить ,нравитьсяповерхность 1 показано。когдаX1=0 час ,X2 на Падение давлениядля Vset + ε > Vset , независимо от текущего X2 Что это за заблокированное государство? , будет отправлено рожденный SET блокировать Изменять ,X2 Окончательный перевод Низкийблокироватьсостояние ,Прямо сейчас Выход Y=1, когда X1=1;час,X1иX2на Падение давлениядля2×ε<Vset , не могу отправить рожденныйSET блокировать Изменять , X2blocking состояние другойволосырождённый изменять Change, c это времявыходY=X2。

Логическая операция 3,2 В-R

существовать V-R Логические операциисередина, на входе используется амплитуда напряжения на проходимом существующем блоке памяти. X1 、X2 выражать , а логический выход Y представлен высоким значением Низкийблокироватьсостояние (соответственно представляющим Показывать логику 0 и 1)выражать. Такая логика Операция компиляции требует, чтобы устройство памяти работало в двойном режиме. Подача напряжения положительной и отрицательной полярности приведет к переходу устройства в состояние высокой низкой блокировки соответственно. Такие как картина 6 показано , существовать инициализировать состояние блокировки памяти для Низкийблокировать перед операцией , когда X1=X2 час ,устройствокускидваконециз Падение давлениядляноль ,блокироватьсостояние Держать Низкийблокироватьсостояние Нет Изменять ,Прямо сейчас Выход Y=1, когда X1=1; И Х2=0 час,устройствокускидваконециз Падение давлениядлятолько полярность ,блокироватьсостояние翻изменятьдлявысокийблокироватьсостояние ,Прямо сейчас вывод Y=0, когда X1=0; И Х2=1 час ,устройствокускидваконециз Падение давлениядлягрузполярность , потому что исходное состояние для Низкийблокировать ,блокироватьсостояние Держать Нет Изменять ,Прямо сейчас выход Y=1. Его таблица истинности такая, как показано в таблице 1 показано。 V-R Логические операцияиз вывод по умолчанию Y=1, существует только X1=1 И Х2=0 час Вывод был изменен на «рожденный» на «Изменить». Благодаря этому логическая функция является полной. , по Проходить подходящее сочетание нескольких V-R Логические операция может быть реализована сейчас 16 Вид логической логики операции 。

Логическая операция 3,3 В-В

существовать V-V Логические операциисередина, вход и выход представлены амплитудой напряжения Проходить Низкий высокий, чтобы представить логику 0и1 соответственно. Например, картина7 - это V-VЛогические операцииизэлектричестводорога Показыватьзначениекартина , по закону Ома ,эффектсуществовать Gj проиграть Входное напряжение Vj Производитьрожденныйизтекущийдля

Среди них Вноде для общего узла из напряжения. Таким образом, напряжение общего узла Vnode может быть решено Это уравнение показывает, что напряжение общего узла Vnode Эквивалент входного напряжения Vj из-за накопления веса. Обычно существует, размещается в общедоступном узле. 1 порог Напряжение для ВТ Компаратор ,Его выход для логического выходного напряжения Voutput . Эта структура из Логические операция похожа на однослойный перцептрон добрый , напряжение общего узла Vnode Компаратор порогового напряжения соответствует входу нейрона и нелинейной функции активации соответственно , поэтому его логическая функция такая же, как Однослойные перцептроны имеют ту же функцию. , Может быть, реальное сейчас линейно отделимо из Логические операции ,нравитьсяи,или , логика не типа 3 ,нравитьсякартина7Место Показывать 。и,или , логика не типа 3 могут образовывать логически законченный набор , Место С помощью этого прохода по схеме комбинация Проходить также может быть реализована сейчас любым Логические операции。V-VЛогические Операция может быть легко реализована сейчас каскадом для реализации более мощных логических функций. , но я V-R Логические операции Такой же , все требует дополнительного Компараторадизайн.

2. Имитационный расчет с использованием аналогового мемристора.

В дополнение к использованию высокого состояния Низкийблокировать для реализации логических операций , использование многоуровневого состояния блокировки из памяти типа имитации блокировать может реализовать сейчас существующую область моделирования из операций умножения-сложения. Такие как картина 8 показано , аналоговый массив перекрестной структуры имеет два положительных соединения строк и столбцов В каждом узле соединительной линии имеется запоминающее устройство. Напряжение Vj навязывается существование j Значение напряжения столбца , по закону Закон Омаи Кирхгофа , Может получить i-ю строку от общего текущего значения.

в Gij для находится в столбце j и строке i. Блокировать устройство по значению проводимости. Полное значение тока Ii является произведением матрицы проводимости и вектора напряжения из с точки зрения вычислений в памяти аналоговый перекрестный массив завершает процесс умножения-сложения всего за один шаг , естественно реализовать аппаратное ускорение матрично-векторного умножения. По сравнению с традиционным расчетом Проходить ,этот массив ускорения более экономичен. , энергосбережение. Аналоговые перекрестные массивы могут быть разреженно закодированы. , сжатие изображения Выполнение роли ускорителя в таких задачах,как нейронные сети и нейронные сети. 。 существоватьнейронная сетьсередина ,Gij Представляет размер синаптического веса ,Vj — выходное значение переднего нейрона j ,Ii — входное значение i-го нейрона. нравиться картина 8 показанода 3×3 перекрестный массив, линии столбцов и строки строк соответственно представляют Бога из входного нейрона и выходного нейрона в сети , блокировать память из значения проводимости для нейрона между взаимными связями из значения синаптического веса , используя обратный Алгоритмы обучения, такие как распространение, могут использоваться через Проходить. SET/RESET Операция по обновлению весов сети на месте 。

4. Экспериментальные исследования вычислений в памяти

существуют аспекты логических вычислений ,отзыватьблокироватьустройствоизвнесейчасдляфизическая реальностьсейчас实 质Импликационная логика дает хорошую возможность. существовать 2010 Год , л.с. Компания предложила способ использования Pt/Ti/TiO2/Pt Не забудьте сначала заблокировать замыкание Субфизическая реальность стала реальной логика ,нравитьсякартина 9 показано. При этом такая схема требует только 3 Устройство блокировки памяти может реализовывать как сейчас, так и нелогические операции , и его операция Проходить завершается блокировкой памяти. ,Может Встроить в перекрестный массив, чтобы реализовать сейчас Логические операция. Выставка «Работа» Показывать напоминает об огромном потенциале устройства блокировки существования в области вычислений в памяти. , предоставляя реальное решение для эффективных вычислений в памяти. 。

дальше , Калифорнийский университет, Санта-Барбара Strukov группа Команда разработала использование 4 Персональная память блокирует устройство из трехмерной сущности состояния Импликационная логика , использование в то же время 6 Устройство памяти для многократного расширения IMP ,Можетсуществовать 14 Минору Аюнайсейчас 1 Полный сумматор. Такая трехмерная Проблема «узких мест» памяти может быть легко решена с помощью схемы структурированной памяти. Васер группа команда система проанализирована 16 Вид логической логики операции , Предложен способ использования одного устройства двойной полярностиблокировать Изменять и одного дополнительного устройства блокирования Изменить. ,Можетсуществовать3Упражнения для ног Сделайте реальную разницусейчасвиз14вид операции, остальные 2 вид операции XNOR и XOR Можно использовать Два устройства, которые нужно реализовать сейчас , результаты операции передаются непосредственно на устройство ,нравиться картина 10 Место Показывать 。

В литературе предлагается КМОП иблокировать гибридную схему., Реализован линейный пороговый вентиль (линейный threshold gate, LTG) логическая функция。James сообщили об использовании пороговых логических схем с использованием запоминающих устройств. Дорога сплошная сейчасгенер избулл Логика Операционный блок небольшой площади и дизайна Это можно просто реализовать как логическую функцию мозга, нравитьсякартина11показано. Внутри страны команда Мяо Сяншуй из Университета науки и технологий Хуачжун соединила два устройства памяти последовательно и предложила на основе этого трехполюсное запоминающее устройство. Полные из Логические метод операции. Этот логический подход просто инициализирует 、 Всего можно использовать 3 этапа вычисления и чтения для реализации одного из 16 видов логической логики. Результат вычисления находится в состоянии устройства. Исследовательская группа Кан Цзиньфэна в Пекинском университете разработала и продемонстрировала аппаратную систему обработки данных в оперативной памяти с использованием устройств памяти. MemComp, система может обучаться универсальным из Логические операции и повторного использования, что значительно снижает энергопотребление и повышает скорость вычислений. 2018Год Команда Цянь Хэ из Университета Цинхуа предложила метод вычислений в памяти для умножения матриц в массиве памяти. ,нравитьсякартина 12 показано. Результат вычисления не требует преобразования AD. , сжатие данных и другие расчеты приложений 。 С точки зрения моделирования существования команда Струкова использовала массив памяти Было продемонстрировано, что персептрон можно визуализировать, и впервые экспериментально было продемонстрировано, что массив памяти можно обучать на месте. Значение веса находится непосредственно в массиве ускорителей, а время вывода может действовать как ускоритель. Поскольку массив имеет только 12×12 размер ,Место Персептрон может только 3 добрый Буквы черно-белые картина лайк очки добрый ,нравитьсякартина 13 показано. Эта Работа проверяет использование массива блокировки памяти для завершения схемы персептрона. , привлек широкое международное внимание.

С точки зрения весов существующей существовать строковой обучающей памяти, группа Вонга из Стэнфордского университета использовала правило обучения Хебба для существующего массива PRAM, а «хранилище» дало шаблон «из». , и стало понятно, что это похоже на мозг добрыйиз восстановления неполноты Функция режима. Исследовательская группа Лу из Мичиганского университета использовала 3232 моделированиеформаотзыватьблокироватьустройство Производительность массива Показывать Понятноалгоритм разреженного кодирования,Сеть дизайна может эффективно выполнять сопоставление изображений и торможение латеральных нейронов. После обучения с помощью Прохода сеть сможет находить такие ключевые особенности, как на основе меньшего количества нейронов. 2018 год.,IBM из Almaden Исследовательский центр[51] дизайн включает в себя сочетание аппаратного и программного обеспечения и насчитывает до 204 900 нейронных синапсов. сеть. для компенсации устройства между несоответствием ,предложил PRAM издлинныйхранилище, энергозависимый конденсатор с линейным обновлением и Может комбинироваться с «инверсией полярности» при передаче данных о весе из метода.。этотэлемент Работапоставлять Понятно一条利用硬куски加速нейронная сетьиз Новый путь 。

существование использует прямое отображение массива памяти для ускорения вычислений, Waston Работа группы поставила хорошо обученную извилистую нейронную Сетевые карты существуют с блокировкой памяти в массиве процессоров, используя предложенную архитектуру параллельных вычислений для повышения общей энергоэффективности и пропускной способности данных. По сравнению с решениями на базе графических процессоров, использующими массивы памяти Ускоренный метод имеет больше преимуществ. Государственный университет Аризоны Yu Исследовательская группа предложила практическую свертку существующего массива устройств с блокировкой памяти. сетевая свертка из функции , преобразуйте двумерную матрицу ядра в одномерный вектор-столбец и используйте Prewitt Была проведена проверка концепции. 2019 год Год ,Yang исследовательская группасуществовать Nature Electronics Сообщается об использовании аналогового блокирующего массива для достижения настоящего улучшения. Узнайте из Работы. В отчете предложена аналого-цифровая гибридная архитектура обучения с подкреплением. , расчет матрично-векторного умножения присваивается массиву аналоговой памяти для работы , тем самым воспользовавшись преимуществами массива памяти при операции моделирования CMOS из Логические Операция Преимущества в совокупности ,нравитьсякартина 15 показано 。

Ссылки:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1659565467876650887&wfr=spider&for=pc

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose