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yexuqing木蟲之王 (文學泰斗)
太陽系系主任
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融合憶阻器和數(shù)字內(nèi)存計算處理助力高效邊緣計算
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融合憶阻器和數(shù)字內(nèi)存計算處理助力高效邊緣計算 ▲ 作者：TAI-HAO WEN, JE-MIN HUNG, WEI-HSING HUANG, CHUAN-JIA JHANG, YUN-CHEN LO, HUNG-HSI HSU, ET AL. ▲ 鏈接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adf5538 ▲ 摘要： 人工智能（AI）邊緣設備更傾向于采用高容量非易失性內(nèi)存計算（CIM）來實現(xiàn)高能效和足夠準確的快速喚醒響應。大多數(shù)先前的工作要么依據(jù)基于憶阻器的CIM，但因其耐用性有限而遭受精度損失且不支持訓練；要么依據(jù)數(shù)字靜態(tài)隨機存取存儲器（SRAM）的CIM，但受限于大面積制造需求和易失性存儲。 研究組報道了一種使用憶阻器-SRAM CIM融合方案的AI邊緣處理器，可同時利用數(shù)字SRAM CIM的高精度和電阻式隨機存取存儲器憶阻器CIM的高能效和存儲密度。這也使自適應本地訓練能夠適應個性化特征和用戶環(huán)境。 該融合處理器實現(xiàn)了高CIM容量、短喚醒-響應延遲（392微秒）、高峰值能效（77.64 TOPS/W）和穩(wěn)健的精度（精度損失<0.5%）。這項工作表明，憶阻器技術已經(jīng)超越了實驗室開發(fā)階段，現(xiàn)已具備用于AI邊緣處理器的可制造性。 ▲ Abstract： Artificial intelligence (AI) edge devices prefer employing high-capacity nonvolatile compute-in-memory (CIM) to achieve high energy efficiency and rapid wakeup-to-response with sufficient accuracy. Most previous works are based on either memristor-based CIMs, which suffer from accuracy loss and do not support training as a result of limited endurance, or digital static random-access memory (SRAM)–based CIMs, which suffer from large area requirements and volatile storage. We report an AI edge processor that uses a memristor-SRAM CIM-fusion scheme to simultaneously exploit the high accuracy of the digital SRAM CIM and the high energy-efficiency and storage density of the resistive random-access memory memristor CIM. This also enables adaptive local training to accommodate personalized characterization and user environment. The fusion processor achieved high CIM capacity, short wakeup-to-response latency (392 microseconds), high peak energy efficiency (77.64 teraoperations per second per watt), and robust accuracy (<0.5% accuracy loss). This work demonstrates that memristor technology has moved beyond in-lab development stages and now has manufacturability for AI edge processors. |
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