Samsung удалось то, что не удавалось никому. Компания первой в мире реализовала процесс вычислений в оперативной памяти MRAM |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-01-14 14:02 Компания Samsung первой в мире реализовала процесс вычислений в оперативной памяти MRAM. Магниторезистивная оперативная память имеет потенциал заменить привычную DRAM, имея множество преимуществ. Однако, когда дело доходит до вычислений непосредственно в памяти, есть ряд проблем. Как сказано в научной работе учёных Samsung, разработка массива магниторезистивной памяти с произвольным доступом с передачей спинового момента остается сложной задачей, несмотря на практические преимущества технологии. Сложность связана с низким сопротивлением MRAM, что привело бы к большому энергопотреблению в обычном матричном массиве, использующем суммирование тока для аналоговых операций умножения-накопления. Компания создала массив перемычек 64 x 64, основанный на ячейках MRAM, который преодолел проблему низкого сопротивления благодаря архитектуре, использующей суммирование сопротивлений для аналоговых операций умножения-накопления. Массив интегрирован со считывающей электроникой на основе 28-нанометровой технологии КМОП. Используя этот массив, был реализован двухуровневый перцептрон для классификации 10 000 рукописных цифр с точностью 93,23%. В эмуляции более глубокой восьмислойной нейронной сети Visual Geometry Group-8 с измеренными ошибками точность классификации повышается до 98,86%. Также Samsung использовала массив для реализации одного слоя в десятислойной нейронной сети, и в задаче распознавания лиц была достигнута точность 93,4%. Разработка Samsung может позволить использования вычисления в памяти MRAM для создания ИИ, в том числе в качестве платформы для имитации мозга путем моделирования связей синапсов мозга. Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|