Core Concepts
Mem-elements integration in neural networks offers energy-efficient and high-performance computing solutions.
Abstract
最近の人工知能(AI)アルゴリズムの進化に伴い、スマートデバイス、自動運転車、監視システムなどのアプリケーションで高度なAIアルゴリズムが普及しており、効率的に実行できるハードウェアプラットフォームへの需要が高まっています。GPU/FPGAハードウェアは高い互換性と再構成可能性を示しますが、大量のデータ移動による消費電力が制限されています。ASICハードウェアは低消費電力を提供しますが、von Neumannボトルネックに対処する必要があります。これらの課題に対応するため、ニューロモーフィックコンピューティングは有望な代替手段として浮上しました。メム素子を組み込んだニューロモーフィックハードウェアは、記憶と処理機能をシームレスに統合し、効率的かつ脳のようなコンピューティングシステムを設計することを可能にします。
メム素子は、メムリストやメムキャパシタなどの要素から成り立ちます。これらの要素は従来の電子回路に記憶機能を導入し、新たなパラダイムを提供します。メムリストやメムキャパシタだけでなく、新しく導入されたメムインダクタもこの革新的要素群に加わります。これらの要素は分散型および並列型である神経計算と一致し、新しい効率的かつ革新的なハードウェア設計手法を提供します。
Stats
メムリストやメムキャパシタ等の重み付けカーネルが部分行列に賢明に分割される。
カーネルは空間位置に基づいてサブ行列に分割される。
パラレル計算を通じて部分和が導出される。
部分和は効率的に集約される。
カーネルは空間位置ごとに複数のPEs(処理要素)に分割される。
Quotes
"Neuromorphic computing has emerged as a promising alternative, drawing inspiration from the brain's architecture to design more efficient and brain-like computing systems."
"The incorporation of memristors and memcapacitors, alongside the novel application of meminductors, has the potential to fundamentally transform the landscape of AI hardware."