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Ecram
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新的ECRAM系统加速边缘持续学习，大幅降低能耗
研究人员开发了CLASP，一个旨在通过集成内存计算（IMC）和专用ECRAM设备来加速边缘设备上持续学习的新系统。该方法解决了机器学习中IMC架构通常伴随的大量数据移动和嘈杂计算的挑战。CLASP旨在使持续学习在资源受限的边缘平台（如自动驾驶汽车和智能传感器）上变得可行。该系统在使用MNIST数据集的实验中显示出接近GPU的训练精度，同时提供了显著的速度和能源节省。
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神经形态电路利用ECRAM动力学实现短期可塑性
研究人员开发了一种新的神经形态电路架构，该架构利用电化学随机存取存储器（ECRAM）器件固有的非平衡动力学来实现短期可塑性（STP）。该协同设计框架将ECRAM突触与延迟反馈的泄漏积分放电神经元相结合，能够通过瞬态电导调制直接影响神经元兴奋性和突触效能。模拟表明，这种方法可以以低能耗实现STP行为，并为脉冲神经网络实现可调谐的时间滤波。