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内存计算

直接在内存结构中执行函数。
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near-memory计算将处理和内存紧密地放在一起,通常在同一个芯片上,内存计算直接在内存结构中执行函数,并且通常依赖于模拟计算。人工智能是这种方法的一个重要驱动因素,因为它包含对大型向量的乘法-加法操作的大量复制,这在数字世界中是一种昂贵的操作。在模拟域中,可以直接利用基尔霍夫定律进行乘法运算。虽然它不像数字计算那样准确或可预测,但它基本上是实时执行计算的。

研究人员正在考虑将位存储在电阻性非易失性存储器中作为模拟值,其中他们使用存储器位置的电阻作为存储值。然后通过通电,就可以进行乘法运算。您可以从整个存储单元中添加电流—同样,是实时的。

这种方法还有几个问题需要解决,包括噪声和热稳定性。随着时间的推移,这两种方法都可能改变阻力,从而引发了关于算法在处理不断变化的权重时的鲁棒性的问题。

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