| 0 |
|
Несмотря на активные исследования возможности применения мемристорных систем для вычислений в памяти (Iin-memory), большинство предложенных решений плохо приспособлены для масштабирования. Для того, чтобы поддерживать высокую точность вычислений такие системы нуждаются в большой силе тока и высокой мощности, и это сводит на нет их главное преимущество — энергоэффективность.
Устройство, разработанное исследователями из научно-исследовательского центра Toshiba и японской корпорации Kioxia и изготовленное ими по стандартной КМОП-технологии, работает с гораздо меньшим током, чем другие известные аналоги на базе мемристоров.
В статье, которая вышла в журнале Nature Electronics, авторы рассказали как, основываясь на своих предыдущих наработках, они смогли применить для коррекции нелинейности электронных характеристик устройства простые схемы смещения (логарифмические усилители). Благодаря взаимодействию такой схемы и устройства им удалось совместить преимущества слабого тока и высокую точность расчётов.
Учёные кроме того показали, что созданные ими из нелинейных FTJ-мемристоров (Ferroelectric Tunnel Junction) компактные массивы crossbar можно масштабировать для выполнения больших операций умножения вектора на матрицу, требующихся в некоторых практических приложениях.
Эффективная и масштабируемая технология мемристорных вычислений в памяти позволит приблизить реализацию стратегической задачи: переноса непосредственно на аппаратную основу коммерческого ПО на базе нейросетей для последующего развёртывания на границе сети.
Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI
| 0 |
|
