28nm高k金属栅fefet存储阵列的MAC运算


Fraunhofer IPMS和GlobalFoundries的研究人员发表了一篇题为“28 nm FeFET交叉阵列乘法累积操作演示”的技术论文。摘要:本文报告了在基于28nm高k金属栅(HKMG)互补金属氧化物半导体(CMOS)和铁电fi的交叉棒存储器阵列上进行的线性乘积(MAC)操作。»阅读更多

3新兴技术:忆阻器,自旋电子学和2D材料


伦敦大学学院和剑桥大学的研究人员发表了题为“记忆、自旋电子和基于2d材料的设备以改进和补充计算硬件”的新技术论文。“在数据驱动的经济中,几乎所有行业都受益于信息技术的进步,强大的计算系统对快速技术更新至关重要。»阅读更多

在噪声硬件上实现神经网络训练


摘要:“深度神经网络(dnn)通常使用传统的随机梯度下降(SGD)算法进行训练。然而,当SGD应用于由非对称电导调制特性的电阻器件阵列组成的非理想模拟硬件上训练网络时,其性能很差。最近,我们提出了一种新的算法,Tiki-Taka算法,它克服了t…»阅读更多

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