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美国科研人员探索AI的新兴记忆

2018-12-28 18:03:19

蚂蚁芯城一站式电子元器件采购服务平台为您解读:美国科研人员探索AI的新兴记忆。

电阻随机存取存储器(ReRAM)和其他新兴存储器技术在过去一年中引起了很多关注,因为半导体公司正在寻找更有效地处理人工智能和神经形态计算要求的方法。

在本月早些时候在旧金山举行的国际电子设备会议(IEDM)上,有几篇论文涉及在IBM和各大学等公司的新形态计算中使用新兴内存。

“神经变形人群对此类事情感到兴奋,”作为Objective Analysis首席分析师的资深记忆市场观察家Jim Handy说。“我不会说任何[新兴的记忆技术]都会脱颖而出。它们都有一些东西。问题是谁将首先获得对市场有意义的东西。”

神经形态应用旨在专门模拟人类大脑如何学习和处理信息,而ReRAM设备有望实现高密度和最终缩放的神经形态架构,因为它们比当前的AI数据中心小得多,能效更高。它们还模仿大脑在神经元和突触水平的生物计算。

“真正的美妙之处在于它可以大大降低AI系统的价格和功耗,”Handy说。

为此,Weebit Nano最近与德里印度理工学院(IITD)的非易失性存储器组合作开展了一项合作研究项目,该项目将Weebit的SiOx ReRAM技术应用于用于AI的计算机芯片。

IITD的非易失性记忆研究小组由Manan Suri教授领导,隶属于该大学的电气工程系。他表示,该集团的目标是创造一个“以NVM为中心的未来”,其中NVM的作用超越了简单的存储。目前的研究领域包括计算,传感和安全。该大学还开设了关于易失性和非易失性存储器的专业课程,还有一些研究人员在大学物理系开展NVM相关材料的研究。它还与IBM就人工智能计划进行合作。

Suri表示,ReRAM和其他新兴NVM器件具有多种优势,如非易失性,CMOS兼容性,超高密度,简单集成和制造以及低成本,NVM器件对于实现AI硬件,加速器和神经形态硬件非常重要应用。“记忆几乎可以创造或破坏专用的神经形态AI硬件系统,”他说。“选择最先进的技术非常重要。”


印度理工学院非挥发性记忆研究小组的Manan Suri教授

IITD经常与行业和创业公司合作进行应用和探索性研究。苏瑞表示,Weebit是少数几家一直在推进其ReRAM并与大学合作的公司之一。在短期内,IITD希望该研究能够有效实现高密度非易失性神经形态电路。他说,从长期来看,由于数据量不断增加,需要越来越多的专用AI /神经形态芯片。“与通用CPU相比,专用的神经形态/ AI硬件有望以更节能和可持续的方式解决巨大的数据问题。”

Weebit的研究工作并未改变其SiOx ReRAM技术的商业化计划,但它希望确保它能够充分利用其在高级应用中的全部功能,首席执行官Coby Hanoch表示。与IITD合作是保持其技术处于领先地位的一种经济有效的方式,他认为其他类似的合作伙伴关系是公司未来发展的重要因素。拥有可以采样的技术是重要的第一步。“这是我们参与的第一个真正的项目,但绝对不是最后一个,”汉诺克说,“我们已经和其他人谈过了。”

Weebit首席技术官Amir Regev表示,随着人工智能开始渗透到普通人的日常生活中,拥有可以帮助其更快地扩展的技术至关重要。特别是ReRAM对AI应用有意义,因为它可以保持很小的功能,从功耗的角度来看,它可以很好地工作,因为它可以适应神经形态应用中出现的类似人脑的尖峰。而且因为现在是人工智能中ReRAM的早期阶段,他说,目前还没有固定的标准。“这是一片绿色的田野。它非常具有创新性,许多研究人员正在做其他不同的事情。

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