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J-GLOBAL ID：201802245154945989   整理番号：18A0187828

アナログクロスバに基づく神経形態学的加速器の設計【Powered by NICT】

Designing an analog crossbar based neuromorphic accelerator

著者 (7件)： Agarwal Sapan (Sandia National Laboratories, Livermore, CA, USA) ,  Hsia Alexander (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Jacobs-Gedrim Robin (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Hughart David R. (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Plimpton Steven J. (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  James Conrad D. (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA) ,  Marinella Matthew J. (Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： E3S  ページ： 1-3  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最適化ディジタルASIC[1]と比較した場合,抵抗メモリクロスバーはニューラルアルゴリズムの計算を三桁に必要なエネルギーを劇的に減少させることができる。データ集約応用のために,計算エネルギーは,プロセッサ,SRAMとDRAM間の移動データが支配的であった。アナログクロスバーは,各メモリ素子で直接処理するデータを可能にすることによってこの問題を克服した。アナログクロスバーは1年に示されるように神経回路網における計算のバルクであることを三つの重要な操作を加速する:ベクトル行列乗算(VMM),行列ベクトル乗算(MVM),と外積ランク1更新(OPU)[2]。N×Nクロスバのために各操作のためのエネルギーは,メモリ素子O(N~2)[2]の数に比例する。クロスバーは一段階で全計算を実行し,全ての静電容量を充電1回だけからである。アレイのCV~2エネルギーはアレイサイズに比例する。を読むまたはディジタルメモリを記述しようとするよりも基本的に良好であった。N×Nディジタルメモリの各列は一度に1つにアクセスし,長さO(N)荷電N倍のNカラムをもたらし,ディジタルメモリを読むに対するO(N~3)エネルギーを必要としなければならない。アナログクロスバーは,ディジタルシステム上の基本的なO(N)エネルギースケーリング利点を持っている。読み出し動作は低電圧で行われている,雑音が制限された場合,エネルギーはクロスバーサイズ,O(1)[2]とは無関係であることができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： DRAM ,  SRAM ,  最適化 ,  計算 ,  記憶素子 ,  電荷 ,  雑音 ,  ベクトル ,  静電容量 ,  神経回路網 ,  *ディジタル方式 ,  ディジタル系 ,  ASIC ,  乗算 ,  演算プロセッサ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： アナログ ,  クロスバ ,  神経形態学 ,  加速器 ,  設計