Ingenieure haben einen Chip zum beschleunigten Training neuronaler Netze entwickelt

Ingenieure der University of Illinois in Urbana-Champaign haben einen elektrochemischen Direktzugriffsspeicher integriert

(ECRAM) mit Siliziumhalbleitern. Die Technologie wird das Deep Learning neuronaler Netze beschleunigen und die Betriebskosten von Systemen der künstlichen Intelligenz senken.

Früher schufen Forscher ErinnerungenMaterialien, die mit modernen Halbleitertechnologien (CMOS) kompatibel sind: Wolframoxid für Gate und Kanal, Zirkoniumoxid für den Elektrolyten und Protonen als mobile Ionen. Dadurch war es möglich, das Gerät in Standard-Mikroelektronik zu integrieren.

ECRAM-Herstellungsprozess. Bild: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

ECRAM ist eine Speicherzelle oder ein Gerät, dasverwendet den gleichen Platz zum Speichern von Daten und zum Rechnen. Diese benutzerdefinierte Architektur eliminiert die Energiekosten für die Übertragung von Daten zwischen Speicher und Prozessor, wodurch datenintensive Vorgänge sehr schnell und effizient ausgeführt werden können.

Elektrochemische Speicher kodieren Informationenindem bewegliche Ionen zwischen dem Gate und dem Kanal bewegt werden. An den Gate-Anschluss angelegte elektrische Impulse führen entweder Ionen in den Kanal ein oder ziehen sie heraus, die resultierende Änderung der elektrischen Leitfähigkeit des Kanals speichert Informationen. Er wird gelesen, indem der durch den Kanal fließende elektrische Strom gemessen wird. Der Elektrolyt zwischen dem Gate und dem Kanal verhindert einen unerwünschten Ionenfluss, wodurch der Speicher in einem nichtflüchtigen Modus betrieben werden kann.

Elektrochemischer Speicherschaltkreis. Bilder: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

Forscher haben gezeigt, dass dieDas Gerät zeigte hohe Schaltgeschwindigkeiten, überstand mehr als 100 Millionen Lese-Schreib-Zyklen und war viel effizienter als die Standardspeichertechnologie. Gleichzeitig hält der Kanal Ionen zuverlässig über Stunden, was ausreicht, um die meisten tiefen neuronalen Netze zu trainieren. Da die Materialien mit Mikrofabrikationstechnologien kompatibel sind, können Geräte auf Mikro- und Nanogrößen herunterskaliert werden, was eine hohe Dichte und Verarbeitungsleistung ermöglicht.

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