这种芯片将突破内存壁垒

人们正在寻找能够突破人工智能长期存在的"内存墙"的方法——即使是快速模型也会因处理器和内存 之间数据传输所需的时间和能量而运行缓慢。电阻式随机存取存储器（RRAM）可以通过允许计算在 内存本身进行来绕过这一障碍。然而，大多数类型的非易失性存储器都过于不稳定和笨重，无法用于 此目的。 幸运的是，可能已经有了解决方案。在12月的IEEE国际电子器件会议（IEDM）上，加州大学圣地亚 哥分校的研究人员展示了他们可以在一种全新的RRAM上运行学习算法。 "我们实际上重新设计了 RRAM，彻底重新思考了它的开关方式，"领导这项工作的加州大学圣地亚 哥分校电气工程师杜伊古·库祖姆 (Duygu Kuzum)说。 公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 RRAM 将数据存储为对电流流动的电阻值。神经网络中的关键数字运算——将数字数组相乘然后将 结果相加——可以通过模拟方式轻松实现：只需让电流流过 RRAM 单元阵列，连接它们的输出，然 后测量产生的电流即可。 传统上，RRAM 通过在介电材料的高电阻环境中形成低电阻细丝来存储数据。形成这些细丝通常需 要过高的电压，超出了标准CMOS 工艺的承受范围，从而阻碍了其在处 ...