• Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Чтение: Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей
Поделиться
Уведомление Показать больше
Font ResizerAa
Font ResizerAa
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
Search
  • Главная
  • Политика
  • Общество
  • Шоу-бизнес
  • Спорт
  • Авто
У вас есть существующая учетная запись? Войти
Подписывайтесь на нас
Технологии

Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей

29.03.2023
2 мин. чтение

Инженеры из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне интегрировали электрохимическую оперативную память (ECRAM) с кремниевыми полупроводниками. Технология позволит ускорить глубокое обучение нейронных сетей и сократить затраты на работу систем искусственного интеллекта.

Исследователи использовали для создания памяти материалы, совместимые с современными полупроводниковыми технологиями (КМОП): оксид вольфрама для затвора и канала, оксид циркония для электролита и протоны в качестве подвижных ионов. Это позволило интегрировать устройство в стандартную микроэлектронику.

Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей

Процесс изготовления ECRAM. Изображение: Jinsong Cui et al., Nature Electronics
ECRAM — это ячейка памяти или устройство, которое использует одно и то же пространство для хранения данных и вычислений. Такая нестандартная архитектура устраняет затраты энергии на передачу данных между памятью и процессором, позволяя очень быстро и эффективно выполнять операции с интенсивным использованием данных.

Электрохимическая память кодирует информацию, перемещая мобильные ионы между воротами и каналом. Электрические импульсы, подаваемые на клемму затвора, либо вводят ионы в канал, либо вытягивают их, результирующее изменение электропроводности канала сохраняет информацию. Оно считывается путем измерения электрического тока, протекающего по каналу. Электролит между затвором и каналом предотвращает нежелательный поток ионов, позволяя памяти работать в энергонезависимом режиме.

Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей
Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей

Схема электрохимической памяти. Изображения: Jinsong Cui et al., Nature Electronics
Исследователи продемонстрировали, что созданное устройство демонстрировало высокую скорость переключения, выдерживало более 100 миллионов циклов чтения-записи и было намного эффективнее, чем стандартная технология памяти. При этом канал надежно удерживает ионы часами, чего достаточно для обучения большинства глубоких нейронных сетей. Поскольку материалы совместимы с технологиями микропроизводства, устройства могут быть уменьшены до микро- и наноразмеров, что обеспечивает высокую плотность и вычислительную мощность.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:





ПОМЕЧЕНО:Инженерынейросетейобученияразработалиускоренного
Комментариев нет Комментариев нет

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

ЛУЧШИЕ НОВОСТИ


СВЕЖИЕ НОВОСТИ

В Екатеринбурге жильцы дома четыре дня не обращали внимания на труп на лестнице
Общество
Зепюр Брутян показала романтический сюрприз от Прилучного
Шоу-бизнес
Эксперт Маковей рассказал о стоимости и резонности отдыха в Крыму в 2025 году
Общество
Как пережившие супруга пенсионеры могут остаться без наследства
Общество
Цены на обучение в автошколах с сентября могут вырасти на 30%
Авто
Ученые подсчитали, сколько всего тираннозавров бродило по Земле
Технологии
Военкор Сладков оценил слова Трампа о Зеленском фразой «совершенный делец»
Политика
Песков: Россия находится в состоянии войны
Политика
На Украине предложили переписать историю Второй мировой
Политика

Читайте также:

Эарендел может оказаться не звездой, а скоплением

27.08.2025
Технологии

Приложение RuTube удалили из App Store после трех дней топа среди загрузок

10.08.2024
Технологии

Инженер собрал шесть роботов, которые копируют его внешность и мимику

28.10.2024
Технологии

Инженеры создали дрон с рукой, напоминающей хобот слона

17.06.2025
Подписывайтесь на нас
Welcome Back!

Sign in to your account

Username or Email Address
Password

Забыли пароль?