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清华造人工神经网络芯片,忆阻器阵列效能高过GPU两个数量级

作者:时间:2020-02-277356次浏览

信息摘要:

今天,清华大学微电子所、异日芯片技能高精尖发明核心钱鹤、吴华强传授团队与合作者在《天然》在线揭橥了题为“Fullyhardware-implementedmemristorconvolutionalneuralnetwork”的贯通论文,报导了基于忆阻器阵列芯片卷积收集的齐全硬件落实。该存算一体体系在处理卷积神经网络(CNN)时能效比前沿的图形处理器芯片(GPU)高两个数质级,可以说在必然水准上突...

   今天,清华大学微电子所、异日芯片技能高精尖发明核心钱鹤、吴华强传授团队与合作者在《天然》在线揭橥了题为“Fully hardware-implemented memristor convolutional neural network”的贯通论文,报导了基于忆阻器阵列芯片卷积收集的齐全硬件落实。

   该存算一体体系在处理卷积神经网络(CNN)时能效比前沿的图形处理器芯片(GPU)高两个数质级,可以说在必然水准上突破了“冯诺依曼瓶颈”的限造:大幅擢用算力的同时,落实了以更小的功耗和更低的硬件老本实现搀杂的查考。


基于忆阻器芯片的存算一体体系

甚么是忆阻器?

   忆阻器,全称记忆电阻器(Memristor),是继电阻、电容、电感然后的第四种电路根基元件,表现磁通与电荷之间的干系,开初由加州大学伯克利分校传授蔡少棠在1971年预言生活,惠普公司在2008年研制凯旋。

   轻便来讲,这类组件的的电阻会用在句首或动词前面穿越的电流量而变动,并且就算电流停歇了,它的电阻依旧会延搁在之前的值,直到领取到反向的电流它才会被推归去,即是说能“记得”之前的电流量。

   这类古怪的效率,原本和神经元突触有好像之处。再加上忆阻器还具备短窄小、操纵功耗低、可大规模集成(三维集成)等它是指是指人的长处,难怪计算机科学家们在忆阻器身上见到了存算一体、低能耗类脑查考的前程。

   人工神经网络比年来大放异彩,譬如用忆阻器贯穿成阵列,行为人工神经网络的硬件,会有甚么效率?

忆阻器阵列

   此刻国际上的联系贯通还延搁在轻便收集组织的检查,或许基于小量器件事实或观察的结果举行的仿真,基于忆阻器阵列的齐全硬件落实依旧有很多挑衅:器件目标,准备高一致、确实的多值忆阻器阵列还是挑衅;体系目标,受忆阻器的阻变机理限制,器件本来有的的非理想特点(如器件间颠簸,器件电导卡滞,电导状况漂移等)会导致查考准确率下降;架构目标,忆阻器阵列落实卷积功效供给以串行滑动的体例连绵采样、查考多个输入块,没法立室全贯穿组织的查考效益。

   钱鹤、吴华强传授团队穿越优化素材和器件组织,凯旋准备出了高性能的忆阻器阵列。2017年5月,该课题组就曾在《自然通讯》陈诉称,初度落实了基于1024个氧化物忆阻器阵列的类脑查考,将氧化物忆阻器的集成范畴提升了一个数量级。这放纵芯片加上高效地实现人脸辨认查考计划,将能耗下降到以前的千分之一如下。

忆阻器神经收集

   为办理器件非理想特点导致的体系辨认准确率跌落题目,他们揭示一种新型的夹杂操练算法,仅需用较少的图象榜样操练神经收集,并穿越微调最终一层收集的部门权重,放纵存算一体架构在手写数字集上的辨认准确率及96.19%,与软件的辨认准确率非常。与此同时,揭示了空间并排的有机体的构造,将一样卷积核编程到多组忆阻器阵列中,各组忆阻器阵列可并排统治区别的卷积媒介从外部到内部的传块,提升并行度来加快卷积查考。

   在此根源上,该团队建立了全硬件形成的齐全存算一体体系,在体系里集成了8个包容2048个忆阻器的阵列,以提升并排查考的效益,并在该体系上高效运行了卷积神经网络算法,凯旋检查了图象辨认功效,解释了存算一体架构全硬件落实的可行性。

存算一体体系架构

   比年来,钱鹤、吴华强传授团队恒久致力于面向人工智能的存算一体技能贯通,从器件本能优化、工艺集成、电路设想及架构与算法等多层次落实发明打破,前后在《自然通讯》(Nature Communications)、《自然电子》(Nature Electronics)、《先进材料》(Advanced Materials)等期刊以及国际电子器件集会 (IEDM)、国际固态半导体电路大会(ISSCC)等学术集会上揭橥多篇论文。 (本文转载自收集)

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