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J-GLOBAL ID：201702220433407130   整理番号：17A0214242

3D VRRAMメモリカーネルを用いた超次元計算,エネルギー効率の良い誤り耐性言語認識のためのデバイスアーキテクチャ協調設計【Powered by NICT】

Hyperdimensional computing with 3D VRRAM in-memory kernels: Device-architecture co-design for energy-efficient, error-resilient language recognition

著者 (18件)： Li Haitong (Stanford University, USA) ,  Wu Tony F. (Stanford University, USA) ,  Rahimi Abbas (University of California, Berkeley, USA) ,  Li Kai-Shin (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Rusch Miles (University of California, Berkeley, USA) ,  Lin Chang-Hsien (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Hsu Juo-Luen (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Sabry Mohamed M. (Stanford University, USA) ,  Eryilmaz S. Burc (Stanford University, USA) ,  Sohn Joon (Stanford University, USA) ,  Chiu Wen-Cheng (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Chen Min-Cheng (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Wu Tsung-Ta (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Shieh Jia-Min (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Yeh Wen-Kuan (National Nano Device Laboratories, Taiwan) ,  Rabaey Jan M. (University of California, Berkeley, USA) ,  Mitra Subhasish (Stanford University, USA) ,  Wong H.-S. Philip (Stanford University, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEDM  ページ： 16.1.1-16.1.4  発行年： 2016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： ワンショット学習として知られているいくつかの例から学習する能力は人間の認知の特徴である。超次元(HD)計算はワンショット学習のできる脳からヒントを得た計算フレームワークであり,高次元を持つランダムバイナリーベクターを用いた。3D VRRAM/CMOSを用いたHD認知計算システムのデバイスアーキテクチャ協調設計は,言語認識のために提示した。HDコンピューティングの中心作業,乗算添加置換(MAP)は不揮発性メモリ内MAPカーネルとして4層3D VRRAM/FinFETに実験的に実証した。広範なサイクル(最大10~12サイクル)とウエハレベルデバイス(256 RRAMs)実験は,再現性とロバスト性を検証するために行われる。28nmノードのために,3Dインメモリ・アーキテクチャは,LPディジタル設計(記憶としてレジスタを用いた)と比較して412倍少ない面積の全エネルギー消費を52.2%低下し,エネルギー効率の良いVRRAM MAPカーネルと高密度連結性によるものであった。一方,21試料テキストを用いて訓練されたシステムは21,000試験文章上で21の欧州言語を認識する90.4%の精度を達成した。ハード誤差解析は,HDアーキテクチャは,RRAM耐久故障に驚くほど回復力があり,各種RRAM/CBRAMs(1k 10m耐久性)の利用を実現可能にする示した。Copyright 2017 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： ロバスト性 ,  エネルギー消費 ,  乗算 ,  *エネルギー効率 ,  *計算機アーキテクチャ ,  連結性 ,  不揮発性メモリ ,  ディジタル方式 ,  高次元 ,  再現性 ,  誤差解析 ,  *三次元
準シソーラス用語： *ReRAM ,  *コデザイン ,  *言語認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (9件)： 3D ,  カーネル ,  次元 ,  計算 ,  エネルギー効率 ,  誤り耐性 ,  言語認識 ,  アーキテクチャ ,  協調設計