Kernkonzepte
물리학 기반 메모리스터 모델을 머신러닝 프레임워크와 통합하여 물리적 동적을 고려하고 장치 비이상성에 대한 모델링을 개선함.
Zusammenfassung
메모리스터 모델의 물리적 동적을 고려하여 장치 비이상성 모델링을 개선하고 GPU 가속기와 호환되도록 함.
Valence Change Memory (VCM) 셀에 초점을 맞추어 물리적 요인과 장치 비이상성의 관련성을 탐구함.
물리학 기반 SPICE 수준 VCM 모델을 수정하여 aihwkit 시뮬레이터와 통합하고 MNIST 데이터셋으로 성능을 테스트함.
결과는 SET/RESET 일치를 방해하는 노이즈가 네트워크 성능에 가장 큰 영향을 미침.
이 작업은 메모리스터 장치의 물리적 동적이 신경망 정확도에 미치는 영향을 평가하고 미래 통합 장치 개발을 안내하는 도구로 사용될 수 있음.
Statistiken
결과는 SET/RESET 일치를 방해하는 노이즈가 네트워크 성능에 가장 큰 영향을 미침.
Zitate
"Results show that noise that disrupts the SET/RESET matching affects network performance the most."