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English(EN) Multi-Level Resistive Synapses for On-Chip Neural Networks: A Physics-Based Design of a Memristive Crossbar Fabric with Quasi-Continuous Conductance States

新型忆阻器突触设计有望实现高效的片上神经网络

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种用于片上神经网络的基于物理的设计，该设计利用了能够支持广泛电导状态的多级忆阻器突触。该设计根植于离子传输物理学，包括一个状态变量模型，该模型考虑了在各种噪声和漂移条件下可存储的子级别。所提出的架构将这些器件集成到1T1R交叉阵列结构中，从而在模拟域内实现模拟向量-矩阵乘法以及用于推理、反向传播和权重更新的原位学习规则。该设计旨在创建一个高密度、模拟、内存内神经网络处理器，在效率方面显著超越传统的CMOS和二元ReRAM，以应对大型语言模型等任务。 AI

影响 该设计有望为LLM等AI任务带来更高效、更密集的内存内神经网络处理器。

排序理由 这是一篇详细介绍片上神经网络新型基于物理设计的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · David Alejandro Trejo Pizzo ·

    用于片上神经网络的多级电阻突触：具有准连续电导状态的忆阻器交叉阵列结构的基于物理的设计

    Building on resistive communication, this paper presents a physics-based design of an on-chip neural network with multi-level memristive synapses supporting a dense spectrum of conductance states. Derived from ionic transport physics, we develop a state-variable model and quantif…

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