अप्रैल 14, 2023 (नानोवरक स्पॉटलाइट) चरण परिवर्तन मेमोरी (पीसीएम) एक प्रकार की गैर-वाष्पशील मेमोरी तकनीक है जो क्रिस्टलीय और अनाकार अवस्थाओं के बीच एक विशेष सामग्री के चरण को बदलकर नैनोस्केल पर डेटा संग्रहीत करती है। क्रिस्टलीय अवस्था में, सामग्री कम विद्युत प्रतिरोध प्रदर्शित करती है, जबकि अनाकार अवस्था में, इसमें उच्च प्रतिरोध होता है। अलग-अलग गर्मी और तेजी से ठंडा होने वाली दालों को लागू करके, चरण को स्विच किया जा सकता है, जिससे डेटा को बाइनरी मान (0s और 1s) या सामग्री के प्रतिरोध के आधार पर निरंतर एनालॉग मानों के रूप में लिखा और पढ़ा जा सकता है। चरण परिवर्तन मेमोरी एक उभरती हुई तकनीक है जिसमें एनालॉग इन-मेमोरी कंप्यूटिंग को आगे बढ़ाने की काफी संभावनाएं हैं, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में। विभिन्न कारक, जैसे प्रतिरोध मान, मेमोरी विंडो और प्रतिरोध बहाव, इन अनुप्रयोगों में पीसीएम के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। अब तक, शोधकर्ताओं के लिए इन-मेमोरी कंप्यूटिंग के लिए पीसीएम उपकरणों की तुलना केवल उनकी विभिन्न डिवाइस विशेषताओं के आधार पर करना चुनौतीपूर्ण रहा है, जिनमें अक्सर ट्रेड-ऑफ और सहसंबंध होते थे। एक और चुनौती यह है कि एनालॉग इन-मेमोरी कंप्यूटिंग गति में काफी सुधार कर सकती है और एआई कंप्यूटिंग के लिए बिजली की खपत को कम कर सकती है, लेकिन एनालॉग मेमोरी उपकरणों में अपूर्णता के कारण इसमें सटीकता कम हो सकती है। नया शोध, में प्रकाशित उन्नत इलेक्ट्रॉनिक सामग्री ("एनालॉग इन-मेमोरी कंप्यूटिंग अनुमान के लिए अनुमानित चरण परिवर्तन मेमोरी का अनुकूलन"), 1) बड़े तंत्रिका नेटवर्क में पीसीएम उपकरणों को बड़े पैमाने पर बेंचमार्क करके, भविष्य में इन उपकरणों को अनुकूलित करने के लिए मूल्यवान दिशानिर्देश प्रदान करके, और 2) चरण परिवर्तन सामग्री के साथ बने एनालॉग मेमोरी उपकरणों में सुधार और अनुकूलन करके, अंततः एआई कंप्यूटिंग के लिए सटीकता को बढ़ाकर इन मुद्दों को संबोधित करता है। निंग ली, जो उस समय यॉर्कटाउन हाइट्स और अल्बानी में आईबीएम रिसर्च में काम कर रहे थे (अब लेहाई यूनिवर्सिटी में एसोसिएट प्रोफेसर हैं), अध्ययन के पहले लेखक और उनके आईबीएम सहयोगियों ने समझाया: "सबसे पहले, हमने पता लगाया कि कई डिवाइस विशेषताएं हैं हमारे पिछले काम में शुरू की गई लाइनर परत का उपयोग करके व्यवस्थित रूप से ट्यून किया जा सकता है। दूसरा, हमें व्यापक सिस्टम-स्तरीय सिमुलेशन का उपयोग करके सिस्टम के दृष्टिकोण से इन डिवाइस विशेषताओं को अनुकूलित करने का एक तरीका मिला। इन दोनों प्रगतियों ने मिलकर टीम को सर्वोत्तम उपकरणों की पहचान करने में सक्षम बनाया। इस कार्य में, टीम ने पीसीएम उपकरणों के बहाव और शोर व्यवहार का प्रतिनिधित्व करने के लिए मॉडल बनाए। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क अनुमान अनुप्रयोगों में इन उपकरणों के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए इन मॉडलों का उपयोग किया। उन्होंने लाखों वजन वाले बड़े तंत्रिका नेटवर्क के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया (यानी, तंत्रिका नेटवर्क के भीतर पैरामीटर जो न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन की ताकत निर्धारित करते हैं; पीसीएम-आधारित एनालॉग इन-मेमोरी कंप्यूटिंग के मामले में, वजन संग्रहीत किया जाता है पीसीएम उपकरणों में प्रतिरोध मान के रूप में) प्रोजेक्शन लाइनर के साथ और बिना पीसीएम उपकरणों का उपयोग करना (पीसीएम डिवाइस संरचना में पेश की गई अतिरिक्त परतें, जो एक गैर-चरण परिवर्तन सामग्री से बनी होती हैं), विभिन्न प्रकार के गहरे तंत्रिका नेटवर्क (डीएनएन) का परीक्षण करना और एकाधिक समय-चरणों पर डेटासेट।
पीसीएम डिवाइस की मापी गई विशेषताएं और पीसीएम मेमोरी विंडो के एक फ़ंक्शन के रूप में नेटवर्क सटीकता पर उनका प्रभाव ए) प्रोग्रामिंग रेंज जीमैक्स-जीमिन, बी) पीक ड्रिफ्ट गुणांक, सी) ड्रिफ्ट गुणांक का मानक विचलन, डी) सामान्यीकृत रीड शोर, ई) रेसनेट- 32 (CIFAR-10) प्रोग्रामिंग के बाद अल्पावधि (1 सेकंड) और लंबी अवधि (1 महीने) में अनुमान त्रुटि, एफ) प्रोग्रामिंग के बाद 1 सेकंड और 1 महीने में LSTM (PTB) अनुमान त्रुटि, जी) BERT (MRPC) अनुमान त्रुटि प्रोग्रामिंग के 1 सेकंड और 1 महीने बाद, ज) बीईआरटी (एमएनएलआई) प्रोग्रामिंग के 1 सेकंड और 1 महीने बाद अनुमान त्रुटि। (विली-वीसीएच वेरलाग द्वारा अनुमति के साथ पुनर्मुद्रित) (बड़ा करने के लिए छवि पर क्लिक करें) अध्ययन से पता चलता है कि प्रोजेक्शन लाइनर वाले उपकरण विभिन्न डीएनएन प्रकारों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं, जिनमें आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (आरएनएन), कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), और ट्रांसफार्मर शामिल हैं- आधारित नेटवर्क. शोधकर्ताओं ने नेटवर्क सटीकता पर विभिन्न डिवाइस विशेषताओं के प्रभाव की भी जांच की और लाइनर के साथ पीसीएम के लिए लक्ष्य डिवाइस विशिष्टताओं की एक श्रृंखला की पहचान की जिससे और सुधार हो सकते हैं। एआई कंप्यूटिंग के लिए पीसीएम उपकरणों पर पिछली रिपोर्टों के विपरीत, यह कार्य डिवाइस परिणामों को बड़े और उपयोगी गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ कंप्यूटिंग चिप्स के अंतिम परिणामों से जोड़ता है। डॉ. ली बताते हैं कि इन-मेमोरी कंप्यूटिंग के लिए पीसीएम उपकरणों की तुलना केवल डिवाइस विशेषताओं का उपयोग करके एआई अनुप्रयोगों के लिए करना मुश्किल है। अध्ययन वेट मैपिंग की विभिन्न स्थितियों और पीसीएम डिवाइस अनुकूलन के लिए दिशानिर्देशों के तहत विभिन्न नेटवर्क में पीसीएम उपकरणों की व्यापक बेंचमार्किंग की पेशकश करके इस समस्या का समाधान प्रदान करता है। यह दिखाने में सक्षम होने से कि डिवाइस विशेषताओं को लगातार ट्यून किया जा सकता है, और ये विशेषताएँ एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं, उपकरणों का व्यवस्थित अनुकूलन संभव हो जाता है। अपनी अनुकूलन रणनीति का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि वे अल्पकालिक और दीर्घकालिक प्रोग्रामिंग दोनों के लिए बेहतर सटीकता प्राप्त कर सकते हैं। उन्होंने गहरे तंत्रिका नेटवर्क पर पीसीएम बहाव और शोर के प्रभाव को काफी कम कर दिया, जिससे प्रारंभिक सटीकता और दीर्घकालिक सटीकता दोनों में सुधार हुआ। ली बताते हैं, "हमारे काम के संभावित अनुप्रयोगों में बेहतर गति, कम शक्ति, और भाषा प्रसंस्करण में कम लागत, छवि पहचान और यहां तक कि चैटजीपीटी जैसे व्यापक एआई अनुप्रयोग शामिल हैं।" इस कार्य के परिणामस्वरूप, शोधकर्ताओं ने कल्पना की है कि बड़े तंत्रिका नेटवर्क की गणना तेज़, हरित और सस्ती हो जाएगी। उनकी जांच के अगले चरणों में पीसीएम उपकरणों को और अधिक अनुकूलित करना और उन्हें कंप्यूटर चिप्स में लागू करना शामिल है। ली ने निष्कर्ष निकाला, "इस अनुसंधान क्षेत्र के लिए भविष्य की दिशा वास्तविक उत्पादों को सक्षम करना है जो ग्राहकों को उपयोगी लगे।" “हालांकि एनालॉग सिस्टम अपूर्ण एनालॉग उपकरणों का उपयोग करते हैं, वे गति, शक्ति और लागत में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं। चुनौती उपयुक्त अनुप्रयोगों की पहचान करने और उन्हें सक्षम करने में है।”
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माइकल
चरवाहा
-
माइकल रॉयल सोसायटी ऑफ केमिस्ट्री की तीन पुस्तकों के लेखक हैं:
नैनो-सोसाइटी: प्रौद्योगिकी की सीमाओं को धक्का देना,
नैनो टेक्नोलॉजी: द फ्यूचर इज टिनी, तथा
नैनोइंजीनियरिंग: स्किल्स एंड टूल्स मेकिंग टेक्नोलॉजी इनविजिबल
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