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近似加法器适用于使用忆阻交叉阵列的内存计算


DFKI(德国人工智能研究中心)和印度信息技术研究所Guwahati的研究人员发表了一篇题为“IMAGIN:基于IMPLY和MAGIC NOR的内存计算近似加法器库”的新技术论文。“我们开发了一个框架,可以为8,12和16位加法器生成具有不同输出误差的近似加法器设计。我们小孩…»阅读更多

自适应记忆硬件


苏黎世大学、苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)、Université格勒诺布尔阿尔卑斯(Grenoble Alpes)、CEA、Leti和Toshiba的研究人员刚刚发表了一篇题为“用于序列学习的非同质记忆硬件的自组织”的新技术论文。“我们设计并实验演示了一种自适应硬件架构记忆自组织峰值循环神经网络(MEMSORN)。MEMSORN incorp……»阅读更多

研究报告:9月20日


来自苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)、苏黎世大学(University of Zurich)和Empa的研究人员构建了一种新的忆阻器,可以在多种模式下工作,并有可能被用于在更多应用中模拟神经元。“忆阻器有不同的操作模式,能够根据人工神经网络的架构使用所有这些模式是有利的,”R…»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

使用忆阻器的可微模拟非易失性凸轮(dCAM)


惠普实验室和香港大学的研究人员撰写的题为“带忆阻器的可微内容寻址存储器”的技术论文。摘要:忆阻器、闪存和相关的非易失性模拟器件技术提供了在模拟领域运行的内存计算结构,例如在阵列结构中加速线性矩阵操作。这些利用了……»阅读更多

在单细胞中同时模拟突触和内在可塑性的神经突触装置


韩国先进科学技术研究院(KAIST)的研究人员发表了一篇题为“使用记忆性突触同时模拟突触和内在可塑性”的新学术论文。神经形态计算以神经网络的硬件实现为目标,单个神经元和突触的器件实现备受关注。模仿……»阅读更多

基于二维材料的集成电路的发展


二维(2D)材料有可能被用于开发先进的单片集成电路。然而,尽管单个器件和简单电路的演示令人印象深刻——在某些情况下性能优于硅基电路——关于使用2D材料制造集成电路的报道有限,大规模电路的创建也很困难。»阅读更多

电源/性能位:1月26日


麻省理工学院的研究人员正致力于将神经网络引入物联网设备。该团队的MCUNet是一种在内存和处理能力有限的微控制器上设计用于深度学习的紧凑神经网络的系统。MCUNet由两个部分组成。一个是TinyEngine,一个指导资源管理的推理引擎。TinyEngine是优化的…»阅读更多

电源/性能位:12月7日


École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)的工程师使用二硫化钼(MoS2)作为通道材料构建了一个逻辑存储器器件。MoS2是一种三原子厚的二维材料,是优良的半导体。这种新型芯片基于浮栅场效应晶体管(fgfet),可以长时间保持电荷。MoS2尤其硒…»阅读更多

功率/性能位:10月27日


罗彻斯特大学、内华达大学拉斯维加斯分校和英特尔公司的研究人员创造了一种在室温下具有超导特性的材料,这是首次被观察到。研究人员将氢与碳和硫结合起来,在金刚石砧细胞中光化学合成简单的有机衍生碳质硫氢化物,这…»阅读更多

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