Çapraz Çubuk Dizisindeki Ferroelektrik Tünel Bağlantıları Analog Bellek İçi Hesaplama Hızlandırıcıları

Lund Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından “Bellek İçi Hesaplama Hızlandırıcıları için Ferroelektrik Tünel Kavşağı Memristörleri” başlıklı teknik makale yayımlandı.

Özet:

"Yapay zeka (AI) uygulamalarındaki sıçramalar, von Neumann bilgi işlem mimarisiyle yoğun bellek erişimi nedeniyle sınırlamaları ortaya çıkardığı için nöromorfik hesaplama büyük ilgi gördü. Nöromorfik bilgi işlemin sağladığı paralel bellek içi bilgi işlem, gecikmeyi ve güç tüketimini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Analog nöromorfik bilgi işlem donanımının anahtarı, kalıcı çok durumlu iletkenlik seviyeleri, yüksek anahtarlama hızı ve enerji verimliliği sağlayan memristörlerdir. Ferroelektrik tünel bağlantı (FTJ) memristörleri bu amaç için başlıca adaylardır, ancak derin sinir ağlarında hem çıkarım hem de eğitim için temel hesaplama elemanı olan büyük çapraz çubuk dizilerine entegrasyon üzerine belirli özelliklerin performanslarına etkisi, yakın araştırma gerektirir. Bu çalışmada bir W/Hf _x Zr_1-x O₂60 programlanabilir iletkenlik durumuna sahip /TiN FTJ, 10'a kadar dinamik aralık (DR), akım yoğunluğu >3 A m^-2 at V _okumak = 0.3 V ve oldukça doğrusal olmayan akım-gerilim (I-V) özellikleri (>1100) deneysel olarak gösterilmiştir. Bir devre makro modeli kullanılarak, gerçek bir çapraz çubuk dizisinin sistem düzeyindeki performansı değerlendirilir ve değiştirilmiş ulus bilim ve teknoloji enstitüsü (MNIST) veri kümesinin %92 sınıflandırma doğruluğu elde edilir. Son olarak, yüksek düzeyde doğrusal olmayan özelliklerle birlikte düşük iletkenlik I-V özellikleri, nöromorfik donanım hızlandırıcıları için büyük, seçicisiz çapraz çubuk dizilerinin gerçekleştirilmesine olanak sağlıyor."

Bul teknik kağıt burada. Aralık 2023'te yayınlandı.

Athle, R. ve Borg, M. (2023), Bellek İçi Bilgi İşlem Hızlandırıcıları için Ferroelektrik Tünel Kavşağı Memristörleri. Av. Intel. Sistem 2300554. https://doi.org/10.1002/aisy.202300554

İlgili Okuma
Bellekte İşlemle Yapay Zeka Enerji Verimliliğini Artırma
Zetta ölçekli iş yükleri nasıl işlenir ve sabit bir güç bütçesi dahilinde nasıl kalınır?
Biyolojik Verimlilikle Bellekteki Bilgi İşlemin Modellenmesi
Üretken yapay zeka, çip üreticilerini bilgi işlem kaynaklarını daha akıllıca kullanmaya zorluyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiengineering.com/ferroelectric-tunnel-junctions-in-crossbar-array-analog-in-memory-compute-accelerators/