Perspective O revizuire a hardware-ului memristiv pentru calcul neuromorf Jurnal de fizică aplicată
- Subiecte
- Colecții
- Perspective
- Subiecte
- Materiale ferroelectrice
- Modelul neuronilor
- Rețele neuronale artificiale
- Memristor
- Învățare automată
- Sinapsele neuronale
- Comutare rezistivă
- Colecții
ABSTRACT
Una dintre funcțiile principale ale acceleratoarelor este multiplicarea matricei. Principala parte de calcul din TPU-ul Google este o unitate de multiplicare a matricei. 12 12. N. P. Jouppi și colab., „Analiza performanței în centru de date a unei unități de procesare a tensorului”, în Proceedings of the 44th International Symposium on Computer Architecture (ISCA), Toronto, 24-28 iunie 2017. Memoriștii sunt potriviți pentru nodul multiplicării matricei datorită rezistenței lor pe mai multe niveluri. Cu toate acestea, memristorii ar trebui să fie potriviți pentru instruire/învățare supravegheată pe cip, pentru a predomina peste rețeaua neuronală bazată pe CMOS.