Инженеры разработали чип для ускоренного обучения нейросетей

Исследователи объединили память, подходящую для быстрого и энергоэффективного обучения нейронных сетей, с существующими микропроцессорными технологиями.

Инженеры из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне интегрировали электрохимическую оперативную память (ECRAM) с кремниевыми полупроводниками. Технология позволит ускорить глубокое обучение нейронных сетей и сократить затраты на работу систем искусственного интеллекта.

Исследователи использовали для создания памяти материалы, совместимые с современными полупроводниковыми технологиями (КМОП): оксид вольфрама для затвора и канала, оксид циркония для электролита и протоны в качестве подвижных ионов. Это позволило интегрировать устройство в стандартную микроэлектронику.

Процесс изготовления ECRAM. Изображение: Jinsong Cui et al., Nature Electronics

ECRAM — это ячейка памяти или устройство, которое использует одно и то же пространство для хранения данных и вычислений. Такая нестандартная архитектура устраняет затраты энергии на передачу данных между памятью и процессором, позволяя очень быстро и эффективно выполнять операции с интенсивным использованием данных.

Электрохимическая память кодирует информацию, перемещая мобильные ионы между воротами и каналом. Электрические импульсы, подаваемые на клемму затвора, либо вводят ионы в канал, либо вытягивают их, результирующее изменение электропроводности канала сохраняет информацию. Оно считывается путем измерения электрического тока, протекающего по каналу. Электролит между затвором и каналом предотвращает нежелательный поток ионов, позволяя памяти работать в энергонезависимом режиме.

Исследователи продемонстрировали, что созданное устройство демонстрировало высокую скорость переключения, выдерживало более 100 миллионов циклов чтения-записи и было намного эффективнее, чем стандартная технология памяти. При этом канал надежно удерживает ионы часами, чего достаточно для обучения большинства глубоких нейронных сетей. Поскольку материалы совместимы с технологиями микропроизводства, устройства могут быть уменьшены до микро- и наноразмеров, что обеспечивает высокую плотность и вычислительную мощность.


Читать далее:

Ключевую теорию квантовой физики наконец-то доказали. Главное

Биологи узнали, как раковые клетки ускользают от иммунной системы

Найден способ снизить сахар в крови без уколов инсулина

На обложке: массив ECRAM. Изображение: The Grainger College of Engineering at University of Illinois Urbana-Champaign

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
«Яндекс» научил поиск решать задачи по алгебре для старшеклассников
Новости
Найдена недостающая часть Вселенной: где она скрывалась
Космос
VR в строительстве: как избежать ошибок на сотни миллионов
Мнения
44 планеты, похожие на Землю, нашли в Млечном Пути
Космос
Тайну космоса, которой больше 60 лет, наконец-то раскрыли
Космос
В «дубайском» шоколаде нашли опасные для жизни вещества
Наука
Хакеры атаковали пять оборонных предприятий России
Новости
Как ИИ повышает эффективность и снижает риски обогатительных предприятий
Мнения
«Джеймс Уэбб» изучил загадочные кольца погибшей звезды
Космос
Открыт прием заявок на ежегодную премию Digital Leaders 2025
Новости
GigaChat научился искать информацию в сети: Сбер обновил ИИ-помощника
Новости
Созданы очки с искусственным интеллектом для незрячих людей
Новости
Минобрнауки продолжит программу кешбэка для инвесторов университетских стартапов
Новости
OpenAI представила GPT-4.1: модель с улучшенными возможностями для программистов
Новости
Китайские ученые превратили мох в губку, которая впитывает нефть
Наука
Университет Иннополис запускает бесплатные экскурсии в Центр робототехники
Иннополис
Интерактивная карта клетки человека раскрывает тайны детского рака костей
Наука
«Уэбб» раскрыл детали космической катастрофы: как звезда поглотила планету
Космос
Российский госсектор потратил 2,4 млрд рублей за год на оборудование для ИИ
Новости
Китайская компания анонсировала первый матч по боксу между роботами
Новости