엔지니어들이 신경망 훈련 가속화를 위한 칩을 개발했습니다.

일리노이대학교 어바나-샴페인 통합 전기화학적 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory) 엔지니어

(ECRAM) 실리콘 반도체 포함. 이 기술은 신경망의 딥러닝 속도를 높이고 인공지능 시스템 운영 비용을 절감할 것이다.

메모리를 만드는 데 사용되는 연구원최신 반도체 기술(CMOS)과 호환되는 재료: 게이트 및 채널용 산화 텅스텐, 전해질용 산화 지르코늄, 이동 이온으로서 양성자. 이를 통해 장치를 표준 마이크로 전자 공학에 통합할 수 있었습니다.

ECRAM 제조 공정. 이미지: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

ECRAM은 메모리 셀 또는 장치입니다.데이터 저장 및 컴퓨팅에 동일한 공간을 사용합니다. 이 맞춤형 아키텍처는 메모리와 프로세서 간에 데이터를 전송하는 에너지 비용을 제거하여 데이터 집약적인 작업을 매우 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.

정보를 암호화하는 전기화학적 기억게이트와 채널 사이에서 이동성 이온을 이동시킴으로써 게이트 터미널에 적용되는 전기 펄스는 이온을 채널로 도입하거나 끌어내어 채널의 전기 전도도에 변화가 생기면 정보를 유지합니다. 채널을 통해 흐르는 전류를 측정하여 읽습니다. 게이트와 채널 사이의 전해질은 원치 않는 이온 흐름을 방지하여 메모리가 비휘발성 모드에서 작동할 수 있도록 합니다.


전기화학 메모리 회로. 이미지: Jinsong Cui 외, Nature Electronics

연구자들은이 장치는 높은 스위칭 속도를 보였고 1억 회 이상의 읽기-쓰기 주기를 견뎌냈으며 표준 메모리 기술보다 훨씬 더 효율적이었습니다. 동시에 채널은 몇 시간 동안 안정적으로 이온을 유지하며 이는 대부분의 심층 신경망을 훈련시키기에 충분합니다. 재료는 미세 가공 기술과 호환되기 때문에 장치를 마이크로 및 나노 크기로 축소하여 고밀도 및 처리 능력을 구현할 수 있습니다.

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커버: ECRAM 어레이. 이미지: University of Illinois Urbana-Champaign의 Grainger College of Engineering