新型存储器在人工神经网络中的应用——低功耗模拟存内计算

"这篇文档主要讨论了人工智能领域中基于新型存储器的人工神经网络和相关技术，特别是如何利用非易失性存储器件如FeRAM、MRAM、PCM和RRAM来构建低功耗的计算系统。文档提到了这些器件在模拟存内计算中的应用，以及在实现神经网络中的潜力，特别强调了交叉阵列结构在实现向量和矩阵乘法中的作用。此外，文档还介绍了人工智能芯片的关键特征、当前发展状况、技术挑战、未来架构设计趋势，以及神经形态芯片的相关概念和技术影响。" 文章详细介绍了基于新型存储器的人工神经网络，特别是利用非易失性存储技术构建的低功耗计算平台。新兴的存储器件，如铁电存储器、磁隧道结存储器、相变存储器和阻变存储器，不仅能够作为数据存储设备，还可以直接参与到数据处理中，形成模拟存内计算，这极大地提高了计算效率并降低了能耗。例如，交叉阵列结构的RRAM实现的矩阵权重通过电导来表示，能够高效执行向量和矩阵乘法运算，这对于支持人工智能应用，如图像分类，至关重要。 文档中提到，清华大学的研究团队使用集成1024单元的RRAM阵列，成功进行了灰度人脸分类的在线训练，且能耗比传统CPU低1000倍，同时保持了相当的准确性。此外，128×64的ReRAM交叉阵列也被用于模拟信号处理和图像处理，输出精度达到了5-8比特。这些成就展示了模拟存内计算在处理大量数据时的高吞吐率和低功耗优势。 人工智能芯片的关键特征包括新型计算范式、大数据处理能力、数据精度、可重构能力和软件工具。当前，AI芯片已应用于云端和边缘计算，但面临冯·诺依曼架构的瓶颈和CMOS工艺限制。未来的趋势是发展大存储、高性能、可伸缩的云端训练和推断芯片，以及极致效率的边缘设备。新兴计算技术，如近内存计算和存内计算，正逐渐崭露头角，它们有望解决传统架构的局限，提高计算效率。 神经形态芯片作为一种模仿生物神经网络的计算模式，拥有可缩放的神经网络互联、众核结构、事件驱动和数据流计算等特点，为AI芯片的发展带来了新的机遇和挑战。通过基准测试和明确的发展路线图，人工智能芯片领域将持续探索和优化，以满足不断增长的计算需求。