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非易失性存儲(chǔ)器在人工智能(AI)領(lǐng)域的應(yīng)用

來源: 日期:2025-02-20 16:51:32

  盡管閃存的寫入速度相對(duì)較慢,但其容量巨大,因此它被廣泛用作計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)內(nèi)存。與此同時(shí),新興的存儲(chǔ)技術(shù)以其低功耗、高速度以及幾乎無限次的寫入能力,被應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)日志、智能電表、RFID等領(lǐng)域。
 
  隨著生成式AI技術(shù)的日益普及,處理大量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的能耗顯著上升。其中一個(gè)關(guān)鍵因素是計(jì)算機(jī)內(nèi)部使用的易失性內(nèi)存(在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于“權(quán)重”計(jì)算)。
機(jī)器學(xué)習(xí)是通過多層感知器(也稱為人工神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))來實(shí)現(xiàn)的。在每一層(節(jié)點(diǎn))中,都會(huì)進(jìn)行加權(quán)求和運(yùn)算,并將結(jié)果傳遞給下一層。如果將這些“權(quán)重”存儲(chǔ)在非易失性存儲(chǔ)器中,理論上可以降低能耗。
 
  近年來,利用FeRAM進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的研究變得流行,特別是被稱為“回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Network)”的儲(chǔ)量計(jì)算(Reservoir computing)方法引起了廣泛關(guān)注。這種方法的特點(diǎn)是僅對(duì)輸出層的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,而中間層則利用非線性物理現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)算。這種技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)低能耗的機(jī)器學(xué)習(xí)。


本文關(guān)鍵詞:FeRAM,ReRAM

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