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J-GLOBAL ID：201902267138605182   整理番号：19A0886502

メモリとニューラルネットワークを処理するためのReRAMベースアーキテクチャの調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey of ReRAM-Based Architectures for Processing-In-Memory and Neural Networks

著者 (1件)： Mittal Sparsh (Department of Computer Science and Engineering, IIT Hyderabad, Telangana 502285, India)
資料名： Machine Learning and Knowledge Extraction (Web)  (Machine Learning and Knowledge Extraction (Web))
巻： 1  号： 1  ページ： 5  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7233A  ISSN： 2504-4990  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ移動操作と電力予算は計算システムの設計における重要なボトルネックになっているので,プロセスインメモリ(PIM),機械学習(ML),特にニューラルネットワーク(NN)ベースの加速器のような従来のアプローチへの関心が著しく高まっている。抵抗性ランダムアクセスメモリ(ReRAM)は,高密度/低エネルギー貯蔵とメモリ内計算/探索エンジンの両方として機能する能力により,PIMとNNベースの加速器を効率的に構築するための有望な技術である。本論文では,ReRAMベースのPIMとNNアーキテクチャを設計するための技術の調査を示した。重要なパラメータに基づく技術を分類することによって,それらの類似性と差異を強調した。本論文は,機械学習の分野におけるコンピュータアーキテクチャ,チップ設計者および研究者にとって価値がある。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *計算機アーキテクチャ ,  *ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  加速器 ,  計算機システム ,  電力 ,  *記憶装置 ,  類似性 ,  不揮発性メモリ ,  エネルギー貯蔵 ,  計算 ,  RAM【メモリ】
準シソーラス用語： 高密度 ,  *ReRAM , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： レビュー ,  メムリスタ ,  抵抗メモリ ,  人工知能 ,  機械学習 ,  深層学習 ,  ハードウェアアーキテクチャ ,  メモリインメモリ ,  不揮発性メモリ ,  新しいメモリ技術

分類 (3件)： 記憶装置  (JC04060F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

引用文献 (84件)：

• Merolla, P.A.; Arthur, J.V.; Alvarez-Icaza, R.; Cassidy, A.S.; Sawada, J.; Akopyan, F.; Jackson, B.L.; Imam, N.; Guo, C.; Nakamura, Y.; et al. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Science 2014, 345, 668-673.
• Pandiyan, D.; Wu, C.J. Quantifying the energy cost of data movement for emerging smart phone workloads on mobile platforms. In Proceedings of the IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), Raleigh, NC, USA, 26-28 October 2014; pp. 171-180.
• Mittal, S.; Vetter, J. A Survey of CPU-GPU Heterogeneous Computing Techniques. ACM Comput. Surv. 2015, 47, 1-35.
• Chang, Y.F.; Zhou, F.; Fowler, B.W.; Chen, Y.C.; Hsieh, C.C.; Guckert, L.; Swartzlander, E.E.; Lee, J.C. Memcomputing (Memristor + Computing) in Intrinsic SiOx-Based Resistive Switching Memory: Arithmetic Operations for Logic Applications. IEEE Trans. Electr. Devices 2017, 64, 2977-2983.
• Zhou, F.; Guckert, L.; Chang, Y.F.; Swartzlander, E.E., Jr.; Lee, J. Bidirectional voltage biased implication operations using SiOx based unipolar memristors. Appl. Phys. Lett. 2015, 107, 183501.

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  ReRAM ,  アーキテクチャ ,  調査