14 (Nanowerk-Scheinwerfer) Phasenwechselspeicher (PCM) ist eine Art nichtflüchtige Speichertechnologie, die Daten im Nanomaßstab speichert, indem sie die Phase eines speziellen Materials zwischen kristallinem und amorphem Zustand ändert. Im kristallinen Zustand weist das Material einen geringen elektrischen Widerstand auf, während es im amorphen Zustand einen hohen Widerstand aufweist. Durch die Anwendung unterschiedlicher Wärme- und schneller Abkühlimpulse kann die Phase umgeschaltet werden, sodass Daten basierend auf dem Widerstand des Materials als Binärwerte (0 und 1) oder als kontinuierliche Analogwerte geschrieben und gelesen werden können. Phasenwechselspeicher ist eine aufstrebende Technologie mit großem Potenzial für die Weiterentwicklung des analogen In-Memory-Computing, insbesondere in tiefen neuronalen Netzen und neuromorphem Computing. Verschiedene Faktoren wie Widerstandswerte, Speicherfenster und Widerstandsdrift beeinflussen die Leistung von PCM in diesen Anwendungen. Bisher war es für Forscher eine Herausforderung, PCM-Geräte für In-Memory-Computing ausschließlich auf der Grundlage ihrer verschiedenen Geräteeigenschaften zu vergleichen, die oft Kompromisse und Korrelationen aufwiesen. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass analoges In-Memory-Computing die Geschwindigkeit erheblich verbessern und den Stromverbrauch für KI-Computing senken kann, es kann jedoch aufgrund von Unvollkommenheiten in den analogen Speichergeräten zu einer verringerten Genauigkeit kommen. Neue Forschung, veröffentlicht in Fortgeschrittene elektronische Materialien („Optimierung des projizierten Phasenwechselspeichers für analoge In-Memory-Computing-Inferenz“), geht diese Probleme an, indem 1) PCM-Geräte in großen neuronalen Netzen umfassend bewertet werden, wertvolle Richtlinien für die Optimierung dieser Geräte in der Zukunft bereitgestellt werden und 2) analoge Speichergeräte aus Phasenwechselmaterialien verbessert und optimiert werden, um letztendlich die Genauigkeit für KI-Computing zu verbessern. Ning Li, der damals bei IBM Research in Yorktown Heights und Albany arbeitete (heute Associate Professor an der Lehigh University), der Erstautor der Studie, und seine IBM-Kollegen erklären: „Zuerst haben wir so viele Geräteeigenschaften entdeckt kann mithilfe einer in unserer früheren Arbeit eingeführten Linerschicht systematisch abgestimmt werden. Zweitens haben wir mithilfe umfangreicher Simulationen auf Systemebene einen Weg gefunden, diese Geräteeigenschaften aus Systemsicht zu optimieren.“ Diese beiden Fortschritte zusammen ermöglichten es dem Team, die besten Geräte zu identifizieren.“ In dieser Arbeit erstellte das Team Modelle zur Darstellung des Drift- und Rauschverhaltens von PCM-Geräten. Sie verwendeten diese Modelle, um die Leistung dieser Geräte in Inferenzanwendungen für neuronale Netze zu bewerten. Sie bewerteten die Leistung großer neuronaler Netze mit zig Millionen Gewichtungen (d. h. den Parametern innerhalb eines neuronalen Netzes, die die Stärke der Verbindungen zwischen Neuronen bestimmen). Im Fall von PCM-basiertem analogem In-Memory-Computing werden die Gewichte gespeichert als Widerstandswerte in den PCM-Geräten) unter Verwendung von PCM-Geräten sowohl mit als auch ohne Projektionsliner (zusätzliche Schichten, die in die PCM-Gerätestruktur eingebracht werden und aus einem nicht phasenwechselnden Material bestehen), Testen einer Vielzahl von tiefen neuronalen Netzen (DNNs) und Datensätze in mehreren Zeitschritten.
Gemessene Eigenschaften des PCM-Geräts und ihre Auswirkungen auf die Netzwerkgenauigkeit als Funktion des PCM-Speicherfensters a) Programmierbereich Gmax–Gmin, b) Spitzendriftkoeffizient, c) Standardabweichung des Driftkoeffizienten, d) normalisiertes Leserauschen, e) ResNet- 32 (CIFAR-10) Inferenzfehler kurzzeitig (1 Sekunde) und langfristig (1 Monat) nach der Programmierung, f) LSTM (PTB) Inferenzfehler 1 Sekunde und 1 Monat nach der Programmierung, g) BERT (MRPC) Inferenzfehler 1 Sekunde und 1 Monat nach der Programmierung, h) BERT (MNLI)-Inferenzfehler 1 Sekunde und 1 Monat nach der Programmierung. (Nachdruck mit Genehmigung des Wiley-VCH Verlags) (zum Vergrößern auf das Bild klicken) Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass Geräte mit Projektionslinien bei verschiedenen DNN-Typen gute Leistungen erbringen, darunter rekurrente neuronale Netze (RNNs), Faltungs-Neuronale Netze (CNNs) und transformatorische Netze. basierte Netzwerke. Die Forscher untersuchten außerdem den Einfluss verschiedener Geräteeigenschaften auf die Netzwerkgenauigkeit und identifizierten eine Reihe von Zielgerätespezifikationen für PCM mit Linern, die zu weiteren Verbesserungen führen können. Im Gegensatz zu früheren Berichten über PCM-Geräte für KI-Computing verknüpft diese Arbeit die Geräteergebnisse mit den Endergebnissen von Computerchips mit großen und nützlichen tiefen neuronalen Netzen. Dr. Li erklärt, dass PCM-Geräte für In-Memory-Computing für KI-Anwendungen nur schwer zu vergleichen sind, wenn nur Geräteeigenschaften verwendet werden. Die Studie bietet eine Lösung für dieses Problem, indem sie ein umfassendes Benchmarking von PCM-Geräten in verschiedenen Netzwerken unter verschiedenen Bedingungen der Gewichtszuordnung und Richtlinien für die Optimierung von PCM-Geräten bietet. Durch den Nachweis, dass Geräteeigenschaften kontinuierlich angepasst werden können und dass diese Eigenschaften miteinander korrelieren, wird eine systematische Optimierung der Geräte möglich. Mithilfe ihrer Optimierungsstrategie zeigten die Forscher, dass sie sowohl bei der kurzfristigen als auch bei der langfristigen Programmierung eine deutlich bessere Genauigkeit erreichen können. Sie reduzierten die Auswirkungen von PCM-Drift und Rauschen auf tiefe neuronale Netze erheblich und verbesserten sowohl die anfängliche als auch die langfristige Genauigkeit. „Mögliche Anwendungen unserer Arbeit umfassen höhere Geschwindigkeit, geringeren Stromverbrauch und geringere Kosten bei der Sprachverarbeitung, Bilderkennung und noch umfassenderen KI-Anwendungen wie ChatGPT“, betont Li. Als Ergebnis dieser Arbeit gehen die Forscher davon aus, dass die Berechnung großer neuronaler Netze schneller, umweltfreundlicher und kostengünstiger wird. Die nächsten Schritte ihrer Untersuchungen umfassen die weitere Optimierung von PCM-Geräten und deren Implementierung in Computerchips. „Die zukünftige Ausrichtung dieses Forschungsbereichs besteht darin, echte Produkte zu ermöglichen, die Kunden nützlich finden“, schließt Li. „Obwohl analoge Systeme unvollkommene analoge Geräte verwenden, bieten sie erhebliche Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Leistung und Kosten. Die Herausforderung besteht darin, geeignete Anwendungen zu identifizieren und zu ermöglichen.“
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Michael
Berger
-
Michael ist Autor von drei Büchern der Royal Society of Chemistry:
Nano-Gesellschaft: Grenzen der Technologie überschreiten,
Nanotechnologie: Die Zukunft ist winzig und
Nanoengineering: Die Fähigkeiten und Werkzeuge, die Technologie unsichtbar machen
Copyright ©
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