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J-GLOBAL ID：202002234672023868   整理番号：20A0910375

アナログインメモリコンピューティングによる10000TOPS/W DNN推論に向けて-回路青写真,デバイスオプションおよび要求【JST・京大機械翻訳】

Towards 10000TOPS/W DNN Inference with Analog in-Memory Computing - A Circuit Blueprint, Device Options and Requirements

著者 (8件)： Cosemans S. (imec,Leuven,Belgium) ,  Verhoef B. (imec,Leuven,Belgium) ,  Doevenspeck J. (imec,Leuven,Belgium) ,  Papistas I. A. (imec,Leuven,Belgium) ,  Catthoor F. (imec,Leuven,Belgium) ,  Debacker P. (imec,Leuven,Belgium) ,  Mallik A. (imec,Leuven,Belgium) ,  Verkest D. (imec,Leuven,Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IEDM  ページ： 22.2.1-22.2.4  発行年： 2019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： 本論文では,究極のディジタル実装を超えて少なくとも10xのエネルギー効率であるアナログメモリコンピューティング(AIMC)に基づくニューラルネットワーク推論のための10000TOPS/W行列ベクトル乗算器のためのブループリントを提示した。提示した解析は,技術オプションと必要条件によって回路設計を接続した。パルス幅符号化活性化と前充放電総和線を用いた計算アレイを回路ブループリントとして用い,この計算アレイの主要なデバイス要件を導出し,3つの適切なデバイスオプションを議論した。すなわち,SOT-MRAM,IGZOベース2T1C DRAM利得セル,および別々の書込み経路を持つ投影PCMである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  乗算器 ,  回路設計 ,  ニューラルネットワーク ,  アナログ系 ,  利得 ,  ディジタル方式 ,  パルス幅 ,  必要条件 ,  *DRAM ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 充放電 ,  インメモリコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： アナログ ,  インメモリコンピューティング ,  推論 ,  青写真 ,  オプション