Ingenieros han desarrollado un chip para el entrenamiento acelerado de redes neuronales

Ingenieros de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign han integrado la memoria RAM electroquímica

La tecnología acelerará el aprendizaje profundo de las redes neuronales y reducirá el costo de los sistemas de inteligencia artificial.

Los investigadores solían crear memoria.materiales compatibles con las modernas tecnologías de semiconductores (CMOS): óxido de tungsteno para la puerta y el canal, óxido de circonio para el electrolito y protones como iones móviles. Esto hizo posible integrar el dispositivo en la microelectrónica estándar.

Proceso de fabricación ECRAM. Imagen: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

ECRAM es una celda o dispositivo de memoria queutiliza el mismo espacio para almacenar datos y computación. Esta arquitectura personalizada elimina el costo de energía de la transferencia de datos entre la memoria y el procesador, lo que permite que las operaciones de uso intensivo de datos se realicen de manera muy rápida y eficiente.

La memoria electroquímica codifica la información.moviendo iones móviles entre la puerta y el canal. Los pulsos eléctricos aplicados a la terminal de la puerta introducen iones en el canal o los extraen, el cambio resultante en la conductividad eléctrica del canal retiene la información. Se lee midiendo la corriente eléctrica que circula por el canal. El electrolito entre la puerta y el canal evita el flujo de iones no deseado, lo que permite que la memoria funcione en un modo no volátil.


Circuito de memoria electroquímica. Imágenes: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

Los investigadores han demostrado que lael dispositivo exhibió altas velocidades de conmutación, soportó más de 100 millones de ciclos de lectura y escritura y fue mucho más eficiente que la tecnología de memoria estándar. Al mismo tiempo, el canal retiene iones de forma fiable durante horas, lo que es suficiente para entrenar la mayoría de las redes neuronales profundas. Debido a que los materiales son compatibles con las tecnologías de microfabricación, los dispositivos se pueden reducir a tamaños micro y nano, lo que permite una alta densidad y potencia de procesamiento.

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Portada: matriz ECRAM. Imagen: La Facultad de Ingeniería Grainger de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign