新兴存储器在人工神经网络中的应用——低功耗、高性能

"这篇文档主要讨论了基于新型存储器的人工神经网络，特别是涉及IGBT（绝缘栅双极晶体管）和IPM（智能功率模块）的应用电路，并且在人工智能领域中的潜在作用。文档提到了新兴非易失性存储器件如FeRAM、MRAM、PCM和RRAM，它们在构建低功耗存储阵列和实现模拟存内计算方面的重要性。通过交叉阵列结构，这些器件可以有效地执行向量和矩阵乘法，这对于人工智能应用，尤其是人脸分类和图像处理等任务至关重要。此外，文档还提到了模拟存内计算与传统CMOS电路的区别，以及神经形态芯片的发展和挑战，包括冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺限制。" 本文档详细阐述了人工智能芯片的关键特征，包括新型计算范式、训练和推断过程、大数据处理能力、数据精度、可重构性和软件工具。在AI芯片发展现状部分，它涵盖了云端和边缘AI计算的进展，以及两者之间的协同工作。针对AI芯片的技术挑战，文档指出冯·诺伊曼架构的局限性以及CMOS工艺和器件面临的瓶颈。 重点章节7.3深入探讨了基于新型存储器的人工神经网络。这些存储器件不仅可以作为数据存储，还能参与到数据处理中，形成全连接的硬件神经网络。例如，清华大学的研究团队利用1024单元的RRAM交叉阵列成功进行了灰度人脸分类，与传统的Intel至强处理器相比，能显著降低能耗，同时保持较高的识别准确性。此外，128×64的ReRAM交叉阵列也展示了高精度的模拟信号处理和图像处理能力。 文档中还提到了近内存计算和存内计算的概念，这两种计算方式旨在减少数据传输，提高处理速度和能效。通过将计算功能集成到存储器中，可以克服冯·诺伊曼架构的瓶颈，实现更高效的计算。最后，文档简要介绍了神经形态芯片，这是一种模仿生物神经网络的计算架构，具有可扩展性、高度并行、事件驱动和数据流计算的特性，有望解决当前AI芯片面临的挑战。 总体而言，这份资料提供了关于新型存储器在人工智能领域应用的深度洞察，特别是其在构建高效能、低功耗神经网络系统中的潜力，对于理解AI芯片的最新发展趋势和技术挑战具有重要价值。