14 เม.ย. 2023 (นาโนเวิร์กสปอตไลท์) หน่วยความจำเปลี่ยนเฟส (PCM) เป็นเทคโนโลยีหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือนชนิดหนึ่งที่จัดเก็บข้อมูลในระดับนาโนโดยการเปลี่ยนเฟสของวัสดุพิเศษระหว่างสถานะผลึกและอสัณฐาน ในสถานะผลึก วัสดุจะมีความต้านทานไฟฟ้าต่ำ ในขณะที่อยู่ในสถานะสัณฐานจะมีความต้านทานสูง ด้วยการใช้ความร้อนที่แตกต่างกันและพัลส์การทำความเย็นอย่างรวดเร็ว จึงสามารถสลับเฟสได้ ทำให้สามารถเขียนและอ่านข้อมูลเป็นค่าไบนารี่ (0 และ 1 วินาที) หรือค่าอะนาล็อกต่อเนื่องตามความต้านทานของวัสดุ หน่วยความจำแบบเปลี่ยนเฟสเป็นเทคโนโลยีเกิดใหม่ที่มีศักยภาพสูงในการพัฒนาการประมวลผลในหน่วยความจำแบบอะนาล็อกที่ล้ำหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกและการประมวลผลแบบนิวโรมอร์ฟิก ปัจจัยต่างๆ เช่น ค่าความต้านทาน หน้าต่างหน่วยความจำ และการดริฟท์ของความต้านทาน ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ PCM ในแอปพลิเคชันเหล่านี้ จนถึงขณะนี้ ถือเป็นเรื่องท้าทายสำหรับนักวิจัยในการเปรียบเทียบอุปกรณ์ PCM สำหรับการประมวลผลในหน่วยความจำโดยพิจารณาจากคุณลักษณะต่างๆ ของอุปกรณ์ ซึ่งมักจะมีข้อแลกเปลี่ยนและความสัมพันธ์กัน ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการประมวลผลในหน่วยความจำแบบอะนาล็อกสามารถปรับปรุงความเร็วได้อย่างมากและลดการใช้พลังงานสำหรับการประมวลผล AI แต่อาจประสบกับความแม่นยำที่ลดลงเนื่องจากความไม่สมบูรณ์ในอุปกรณ์หน่วยความจำแบบอะนาล็อก งานวิจัยใหม่ตีพิมพ์ใน วัสดุอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง (“การเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำเปลี่ยนเฟสที่คาดการณ์ไว้สำหรับการอนุมานคอมพิวเตอร์ในหน่วยความจำแบบอะนาล็อก”) แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดย 1) การเปรียบเทียบอุปกรณ์ PCM อย่างกว้างขวางในโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ โดยนำเสนอแนวทางอันมีค่าสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์เหล่านี้ในอนาคต และ 2) การปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์หน่วยความจำแบบอะนาล็อกที่ทำจากวัสดุเปลี่ยนเฟส ซึ่งท้ายที่สุดแล้วก็จะเพิ่มความแม่นยำสำหรับการประมวลผล AI Ning Li ซึ่งในขณะนั้นทำงานที่ IBM Research ใน Yorktown Heights และ Albany (ปัจจุบันเป็นรองศาสตราจารย์ที่ Lehigh University) ผู้เขียนคนแรกของการศึกษาวิจัยนี้ และเพื่อนร่วมงาน IBM ของเขาอธิบายว่า "ประการแรก เราค้นพบว่าคุณลักษณะของอุปกรณ์หลายอย่าง สามารถปรับจูนอย่างเป็นระบบโดยใช้เลเยอร์ไลเนอร์ที่แนะนำในงานก่อนหน้าของเรา ประการที่สอง เราพบวิธีเพิ่มประสิทธิภาพคุณลักษณะของอุปกรณ์เหล่านี้จากมุมมองของระบบโดยใช้การจำลองระดับระบบที่ครอบคลุม” ความก้าวหน้าทั้งสองนี้ร่วมกันทำให้ทีมสามารถระบุอุปกรณ์ที่ดีที่สุดได้” ในงานนี้ ทีมงานได้สร้างแบบจำลองเพื่อแสดงพฤติกรรมการดริฟท์และเสียงของอุปกรณ์ PCM พวกเขาใช้แบบจำลองเหล่านี้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของอุปกรณ์เหล่านี้ในแอปพลิเคชันการอนุมานโครงข่ายประสาทเทียม พวกเขาประเมินประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่มีน้ำหนักนับสิบล้าน (เช่น พารามิเตอร์ภายในโครงข่ายประสาทเทียมที่กำหนดความแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท ในกรณีของการประมวลผลแบบแอนะล็อกในหน่วยความจำที่ใช้ PCM น้ำหนักจะถูกจัดเก็บไว้ เป็นค่าความต้านทานในอุปกรณ์ PCM) โดยใช้อุปกรณ์ PCM ทั้งที่มีและไม่มีเส้นฉายภาพ (เลเยอร์เพิ่มเติมที่นำมาใช้ในโครงสร้างอุปกรณ์ PCM ซึ่งทำจากวัสดุที่ไม่มีการเปลี่ยนเฟส) ทดสอบเครือข่าย Deep Neural Networks (DNN) ที่หลากหลาย และ ชุดข้อมูลที่หลายขั้นตอนเวลา
คุณลักษณะที่วัดของอุปกรณ์ PCM และผลกระทบต่อความแม่นยำของเครือข่ายในฐานะฟังก์ชันของหน้าต่างหน่วยความจำ PCM ก) ช่วงการเขียนโปรแกรม Gmax–Gmin ข) ค่าสัมประสิทธิ์ดริฟท์สูงสุด ค) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าสัมประสิทธิ์ดริฟท์ ง) สัญญาณรบกวนการอ่านที่ทำให้เป็นมาตรฐาน จ) ResNet- ข้อผิดพลาดในการอนุมาน 32 (CIFAR-10) ในระยะสั้น (1 วินาที) และระยะยาว (1 เดือน) หลังจากการตั้งโปรแกรม f) ข้อผิดพลาดในการอนุมาน LSTM (PTB) ที่ 1 วินาทีและ 1 เดือนหลังจากการตั้งโปรแกรม g) ข้อผิดพลาดการอนุมานของ BERT (MRPC) ที่ 1 วินาทีและ 1 เดือนหลังการเขียนโปรแกรม h) ข้อผิดพลาดในการอนุมาน BERT (MNLI) ที่ 1 วินาทีและ 1 เดือนหลังการเขียนโปรแกรม (พิมพ์ซ้ำโดยได้รับอนุญาตจาก Wiley-VCH Verlag) (คลิกบนภาพเพื่อขยาย) การศึกษาพบว่าอุปกรณ์ที่มีเส้นฉายภาพทำงานได้ดีกับ DNN ประเภทต่างๆ รวมถึงโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) และหม้อแปลงไฟฟ้า เครือข่ายตาม นักวิจัยยังได้ตรวจสอบผลกระทบของคุณลักษณะต่างๆ ของอุปกรณ์ต่อความแม่นยำของเครือข่าย และระบุข้อกำหนดอุปกรณ์เป้าหมายต่างๆ สำหรับ PCM พร้อมแผ่นซับที่สามารถนำไปสู่การปรับปรุงเพิ่มเติมได้ แตกต่างจากรายงานก่อนหน้านี้เกี่ยวกับอุปกรณ์ PCM สำหรับการประมวลผล AI งานนี้จะเชื่อมโยงผลลัพธ์ของอุปกรณ์กับผลลัพธ์สุดท้ายของชิปประมวลผลที่มีโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่และมีประโยชน์ ดร. หลี่อธิบายว่าอุปกรณ์ PCM สำหรับการประมวลผลในหน่วยความจำนั้นยากต่อการเปรียบเทียบกับแอปพลิเคชัน AI โดยใช้เพียงคุณลักษณะของอุปกรณ์เท่านั้น การศึกษานี้ช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการนำเสนอการเปรียบเทียบอุปกรณ์ PCM ในเครือข่ายต่างๆ ที่ครอบคลุมภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ของการทำแผนที่น้ำหนักและแนวทางสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์ PCM การที่แสดงให้เห็นว่าคุณลักษณะของอุปกรณ์สามารถปรับได้อย่างต่อเนื่อง และคุณลักษณะเหล่านี้มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน การปรับปรุงอุปกรณ์อย่างเป็นระบบจึงเป็นไปได้ นักวิจัยได้แสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถบรรลุความแม่นยำที่ดีขึ้นมากสำหรับการเขียนโปรแกรมทั้งระยะสั้นและระยะยาวโดยใช้กลยุทธ์การปรับให้เหมาะสม พวกเขาลดผลกระทบของการเคลื่อนตัวของ PCM และสัญญาณรบกวนบนโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกลงอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งปรับปรุงทั้งความแม่นยำเริ่มต้นและความแม่นยำในระยะยาว “การใช้งานที่เป็นไปได้ในงานของเรา ได้แก่ ความเร็วที่เพิ่มขึ้น พลังงานที่ลดลง และลดต้นทุนในการประมวลผลภาษา การจดจำรูปภาพ และแม้แต่แอปพลิเคชัน AI ที่กว้างขึ้น เช่น ChatGPT” Li ชี้ให้เห็น จากผลงานนี้ นักวิจัยคาดการณ์ว่าการคำนวณโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่จะเร็วขึ้น เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น และราคาถูกลง ขั้นตอนต่อไปในการสืบสวน ได้แก่ การเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์ PCM เพิ่มเติม และการนำไปใช้ในชิปคอมพิวเตอร์ “ทิศทางในอนาคตสำหรับสาขาการวิจัยนี้คือการเปิดใช้งานผลิตภัณฑ์จริงที่ลูกค้าพบว่ามีประโยชน์” Li สรุป “แม้ว่าระบบอะนาล็อกจะใช้อุปกรณ์อะนาล็อกที่ไม่สมบูรณ์ แต่ก็มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในด้านความเร็ว กำลัง และต้นทุน ความท้าทายอยู่ที่การระบุแอปพลิเคชันที่เหมาะสมและเปิดใช้งาน”
By
ไมเคิล
คนเลี้ยงแกะ
-
Michael เป็นผู้เขียนหนังสือสามเล่มโดย Royal Society of Chemistry:
นาโนสังคม: ผลักดันขอบเขตของเทคโนโลยี,
นาโนเทคโนโลยี: อนาคตยังเล็กและ
วิศวกรรมนาโน: ทักษะและเครื่องมือที่ทำให้มองไม่เห็นเทคโนโลยี
สงวนลิขสิทธิ์©
ไมเคิล
คนเลี้ยงแกะ
-
Michael เป็นผู้เขียนหนังสือสามเล่มโดย Royal Society of Chemistry:
นาโนสังคม: ผลักดันขอบเขตของเทคโนโลยี,
นาโนเทคโนโลยี: อนาคตยังเล็กและ
วิศวกรรมนาโน: ทักษะและเครื่องมือที่ทำให้มองไม่เห็นเทคโนโลยี
สงวนลิขสิทธิ์©
นาโนเวิร์ค
มาเป็นนักเขียนรับเชิญ Spotlight! เข้าร่วมกลุ่ม .ขนาดใหญ่และกำลังเติบโตของเรา ผู้ร่วมสมทบ. คุณเพิ่งตีพิมพ์บทความทางวิทยาศาสตร์หรือมีการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นอื่น ๆ เพื่อแบ่งปันกับชุมชนนาโนเทคโนโลยีหรือไม่? นี่คือวิธีการเผยแพร่บน nanowerk.com.
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.nanowerk.com/spotlight/spotid=62821.php
- :เป็น
- 1
- 10
- 7
- 8
- 9
- a
- สามารถ
- ความถูกต้อง
- บรรลุ
- ข้าม
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- ความก้าวหน้า
- ข้อได้เปรียบ
- มีผลต่อ
- หลังจาก
- AI
- การอนุญาต
- แม้ว่า
- อเมซอน
- และ
- อื่น
- การใช้งาน
- การประยุกต์ใช้
- เป็น
- AS
- ภาคี
- At
- ผู้เขียน
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ร้านหนังสือเกาหลี
- การส่งเสริม
- เขตแดน
- ที่กว้างขึ้น
- by
- CAN
- กรณี
- ศูนย์
- ท้าทาย
- ท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- ลักษณะ
- ChatGPT
- ราคาถูก
- เคมี
- ชิป
- คลิก
- เพื่อนร่วมงาน
- ชุมชน
- เปรียบเทียบ
- การคำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- เงื่อนไข
- การเชื่อมต่อ
- การบริโภค
- ต่อเนื่องกัน
- อย่างต่อเนื่อง
- ความสัมพันธ์
- ราคา
- ที่สร้างขึ้น
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันที่
- ลึก
- เครือข่ายประสาทลึก
- แสดงให้เห็นถึง
- กำหนด
- การพัฒนา
- การเบี่ยงเบน
- เครื่อง
- อุปกรณ์
- ต่าง
- ยาก
- ทิศทาง
- ค้นพบ
- e
- ผลกระทบ
- อิเล็กทรอนิกส์
- กากกะรุน
- เทคโนโลยีใหม่
- ทำให้สามารถ
- เปิดการใช้งาน
- การเปิดใช้งาน
- การเสริมสร้าง
- ความผิดพลาด
- อีเธอร์ (ETH)
- ประเมิน
- แม้
- น่าตื่นเต้น
- การจัดแสดงนิทรรศการ
- อธิบาย
- อธิบาย
- กว้างขวาง
- ปัจจัย
- ไกล
- เร็วขึ้น
- สนาม
- หา
- พบ
- ชื่อจริง
- สำหรับ
- พบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- อนาคต
- GIF
- ยิ่งใหญ่
- อย่างมาก
- บัญชีกลุ่ม
- การเจริญเติบโต
- แขก
- แนวทาง
- มี
- ความสูง
- จุดสูง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- i
- ไอบีเอ็ม
- ระบุ
- แยกแยะ
- ระบุ
- ภาพ
- การจดจำภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- แรกเริ่ม
- แนะนำ
- การสืบสวน
- ปัญหา
- IT
- ร่วม
- jpg
- ภาษา
- ใหญ่
- ชั้น
- ชั้น
- นำ
- โลโก้
- นาน
- ระยะยาว
- ต่ำ
- ทำ
- การทำ
- หลาย
- การทำแผนที่
- วัสดุ
- วัสดุ
- อาจ..
- หน่วยความจำ
- ไมเคิล
- กลาง
- ล้าน
- โมเดล
- เดือน
- หลาย
- ชื่อ
- นาโนเทคโนโลยี
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- ประสาท
- เครือข่ายประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- เซลล์ประสาท
- ใหม่
- ถัดไป
- สัญญาณรบกวน
- of
- เสนอ
- การเสนอ
- on
- ONE
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การปรับให้เหมาะสม
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- อื่นๆ
- กระดาษ
- พารามิเตอร์
- โดยเฉพาะ
- จุดสูงสุด
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- การอนุญาต
- ระยะ
- PHP
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- จุดชมวิว
- จุด
- เป็นไปได้
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- ก่อน
- ก่อน
- ปัญหา
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- ศาสตราจารย์
- การเขียนโปรแกรม
- ที่คาดการณ์
- เงื้อม
- ให้
- ประกาศ
- การตีพิมพ์
- สำนักพิมพ์
- ใจเร่งเร้า
- พิสัย
- อย่างรวดเร็ว
- อ่าน
- จริง
- การรับรู้
- ลด
- ลดลง
- รายงาน
- แสดง
- การวิจัย
- นักวิจัย
- ความต้านทาน
- ผล
- ผลสอบ
- ราช
- s
- ที่สอง
- Share
- สั้น
- ระยะสั้น
- โชว์
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- ทักษะ
- So
- จนถึงตอนนี้
- สังคม
- ทางออก
- เฉพาะ
- ข้อกำหนด
- ความเร็ว
- ไฟฉายสว่างจ้า
- ขั้นตอน
- มาตรฐาน
- สถานะ
- สหรัฐอเมริกา
- เก็บไว้
- ร้านค้า
- กลยุทธ์
- ความแข็งแรง
- โครงสร้าง
- ศึกษา
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- เปลี่ยน
- ระบบ
- ระบบ
- เป้า
- ทีม
- เทคโนโลยี
- การทดสอบ
- ที่
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- สาม
- ความสัมพันธ์
- เวลา
- ชื่อหนังสือ
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- เครื่องมือ
- ชนิด
- ในที่สุด
- ภายใต้
- มหาวิทยาลัย
- การปรับปรุง
- URL
- ใช้
- มีคุณค่า
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- รายละเอียด
- ทาง..
- น้ำหนัก
- ดี
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- การทำงาน
- เขียน
- ของคุณ
- ลมทะเล
เพิ่มเติมจาก นาโนเวิร์ค
วัสดุควอนตัมแสดงพฤติกรรม 'นอกพื้นที่' ที่เลียนแบบการทำงานของสมอง
โหนดต้นทาง: 2201973
ประทับเวลา: สิงหาคม 8, 2023
AI สามารถช่วยให้โรงไฟฟ้าจับคาร์บอนโดยใช้พลังงานจากกริดน้อยลง 36%
โหนดต้นทาง: 2442056
ประทับเวลา: ม.ค. 15, 2024
การประมวลผลขั้นสูงนำการตรวจสอบอัตโนมัติมาสู่พื้นผิวที่มีโครงสร้างนาโน
โหนดต้นทาง: 2365769
ประทับเวลา: พฤศจิกายน 4, 2023
ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในการทำความเข้าใจช่องว่างระดับนาโน
โหนดต้นทาง: 2219969
ประทับเวลา: สิงหาคม 18, 2023
การปรับปรุงความต้านทานเซลล์แสงอาทิตย์ perovskite ต่อการย่อยสลาย
โหนดต้นทาง: 1907106
ประทับเวลา: ม.ค. 19, 2023
เทคนิคที่ละเอียดอ่อนเป็นพิเศษในการตรวจหาโรคติดเชื้อร้ายแรง
โหนดต้นทาง: 2289236
ประทับเวลา: กันยายน 22, 2023
การประดิษฐ์อาร์เรย์ทรานซิสเตอร์ผลึกเดี่ยวแบบ p-type 2D พร้อมอิเล็กโทรดกึ่งโลหะ van der Waals ที่ปรับจูนระดับ Fermi
โหนดต้นทาง: 2294144
ประทับเวลา: กันยายน 26, 2023
AI สามารถแจ้งเตือนนักวางผังเมืองและผู้กำหนดนโยบายถึงความเสื่อมโทรมของเมือง
โหนดต้นทาง: 2353333
ประทับเวลา: ตุลาคม 28, 2023
'Nanostitches' ช่วยให้วัสดุคอมโพสิตมีน้ำหนักเบาและแข็งยิ่งขึ้น
โหนดต้นทาง: 2547826
ประทับเวลา: เมษายน 16, 2024