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J-GLOBAL ID：202202287591029116   整理番号：22A1100869

受動RRAMクロスバアレイを用いた長期短期メモリ実装【JST・京大機械翻訳】

Long Short-Term Memory Implementation Exploiting Passive RRAM Crossbar Array

著者 (3件)： Nikam Honey (Department of Mechanical Engineering, IIT Kanpur, Kanpur, India) ,  Satyam Siddharth (Department of Mechanical Engineering, IIT Kanpur, Kanpur, India) ,  Sahay Shubham (Department of Electrical Engineering, IIT Kanpur, Kanpur, India)
資料名： IEEE Transactions on Electron Devices  (IEEE Transactions on Electron Devices)
巻： 69  号： 4  ページ： 1743-1751  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0222A  ISSN： 0018-9383  CODEN： IETDAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 時系列データにわたる時間的相関を抽出し,この大きなデータの時代における文脈ベース学習を実行するための絶えず増加する需要は,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークの開発をもたらした。さらに,限られたエネルギーを有するコンパクトなモノのインターネット(IoT)エッジデバイス上で,音声/ビデオ処理と認識,言語モデリングと翻訳を含む,これらの時系列データ依存アプリケーションを実行する緊急の必要性がある。この目的のために,本研究では,初めて,受動抵抗ランダムアクセスメモリ(RRAM)クロスバーアレイを利用した,極めて面積およびエネルギー効率の良いLSTMネットワーク実装を提案した。ハードウェア意識LSTMネットワークシミュレーションフレームワークを開発し,受動RRAMクロスバーアレイに対する実験的に較正した包括的現象論的モデルを利用して,空間(デバイス対デバイス)および時間変化,非線形性および雑音のような非理想ハードウェアアーチファクトを考慮して,提案したLSTM実装の広範な解析を行った。結果は,提案した受動RRAMクロスバーベースLSTMネットワーク実装が,同一ネットワーク精度の訓練エネルギーに関して,面積と2桁の大きさで,事前ディジタルと能動1トランジスタ-1RRAM(1T-1R)クロスバーベースLSTM実装を凌駕するだけでなく,空間と時間変動と雑音に対するロバスト性と,より速い収束速度も示すことを示した。本研究は,受動RRAMクロスバーアレイ上のLSTMネットワークの実験的実現に対する動機を提供する。Copyright 2022 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： *記憶装置 ,  雑音 ,  トランジスタ ,  学習 ,  ネットワーク ,  実験 ,  録画装置 ,  応用プログラム ,  ハードウェア ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 時系列データ ,  収束速度 ,  *ReRAM ,  現象論的モデル ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (6件)： RRAM ,  クロスバ ,  アレイ ,  長期 ,  短期 ,  実装