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ReRAM-based机器学习

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基于rram的机器学习图像
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出版年: 2021

向百亿亿次计算的过渡导致了计算范式的重大转变。对如此大量数据集进行分析和响应的需求导致了机器学习(ML)和深度学习(DL)方法在广泛的应用中被采用。其中一个主要挑战是从计算内存中获取数据并将其写回而不遇到内存墙瓶颈。为了解决这些问题,引入了内存计算(IMC)和支持框架。内存计算方法具有超低功耗和高密度嵌入式存储。电阻随机存取存储器(ReRAM)技术似乎是最有前途的IMC解决方案,因为它的泄漏功率最小,功耗更低,硬件占用面积更小,并且与广泛应用于工业的CMOS技术兼容。在这本书中,作者介绍了使用IMC加速器执行分布式计算的ReRAM技术,提出了基于ReRAM的IMC架构,可以执行ML和数据密集型应用程序的计算,以及将ML设计映射到硬件加速器的策略。这本书在计算领域的研究人员(ML和DL的算法设计者)和计算硬件设计者之间起到了桥梁的作用。

收集关键词:学习(人工智能)压缩传感人工智能芯片电阻随机存取存储器

其他的关键词:内存计算XIMA机器学习架构机器学习加速器机器学习算法ReRAM-based机器学习ResNet压缩传感

主题:微处理器和微型计算机记忆回路微处理器芯片通用电气工程主题数字存储一般和管理主题

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