Des ingénieurs ont mis au point une puce pour l'entraînement accéléré des réseaux de neurones

Des ingénieurs de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign ont intégré une mémoire vive électrochimique

(ECRAM) avec des semi-conducteurs en silicium. La technologie accélérera l’apprentissage en profondeur des réseaux neuronaux et réduira le coût d’exploitation des systèmes d’intelligence artificielle.

Des chercheurs utilisés pour créer de la mémoiredes matériaux compatibles avec les technologies semi-conductrices modernes (CMOS) : oxyde de tungstène pour la grille et le canal, oxyde de zirconium pour l'électrolyte, et protons comme ions mobiles. Cela a permis d'intégrer le dispositif dans la microélectronique standard.

Procédé de fabrication ECRAM. Image : Jinsong Cui et al., Nature Electronics

ECRAM est une cellule ou un dispositif de mémoire quiutilise le même espace pour le stockage des données et le calcul. Cette architecture personnalisée élimine le coût énergétique du transfert de données entre la mémoire et le processeur, ce qui permet d'effectuer très rapidement et efficacement des opérations gourmandes en données.

La mémoire électrochimique encode les informationsen déplaçant les ions mobiles entre la grille et le canal. Les impulsions électriques appliquées à la borne de grille introduisent des ions dans le canal ou les extraient, le changement résultant de la conductivité électrique du canal conserve les informations. Il est lu en mesurant le courant électrique circulant dans le canal. L'électrolyte entre la grille et le canal empêche le flux d'ions indésirables, permettant à la mémoire de fonctionner en mode non volatil.


Circuit de mémoire électrochimique. Images : Jinsong Cui et al., Nature Electronics

Des chercheurs ont montré que lel'appareil présentait des vitesses de commutation élevées, supportait plus de 100 millions de cycles de lecture-écriture et était beaucoup plus efficace que la technologie de mémoire standard. Dans le même temps, le canal retient les ions de manière fiable pendant des heures, ce qui est suffisant pour entraîner la plupart des réseaux de neurones profonds. Étant donné que les matériaux sont compatibles avec les technologies de microfabrication, les appareils peuvent être réduits à des tailles micro et nano, permettant une densité et une puissance de traitement élevées.

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Couverture : matrice ECRAM. Image: Le Grainger College of Engineering de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign