Перспектива Огляд пам’ятного обладнання для нейроморфних обчислень Журнал прикладної фізики
- Теми
- Колекції
- Перспективи
- Теми
- Сегнетоелектричні матеріали
- Нейронна модель
- Штучні нейронні мережі
- Мемрістор
- Машинне навчання
- Нейронні синапси
- Резистивне перемикання
- Колекції
АНОТАЦІЯ
Однією з основних функцій прискорювачів є множення матриць. Основною обчислювальною частиною в TPU Google є одиниця множення матриці. 12 12. Н. П. Джоупі та ін., “Аналіз продуктивності в центрі обробки даних тензорного блоку обробки”, у Матеріалах 44-го Міжнародного симпозіуму з архітектури комп’ютерів (ISCA), Торонто, 24–28 червня 2017 р. Мемрістори підходять для вузла множення матриць через їх багаторівневий опір. Однак мемрістори повинні бути придатними для контрольованого навчання/навчання на мікросхемі, щоб переважати над нейронною мережею на основі CMOS.