कंपनी में स्थित है:
कृत्रिम बुद्धि में आज तेजी से बढ़ने, पारंपरिक 'वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर' प्रणाली 'स्मृति दीवार' द्वारा सीमित है, कि कंप्यूटिंग गति और सूचना प्रसारण, बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटिंग कार्यों के कार्यान्वयन की स्मृति गति के बीच एक बड़ी खाई है यह अब तक कृत्रिम खुफिया आवश्यकताओं के तेजी से विकास को पूरा करने में असमर्थ रहा है, मानव मस्तिष्क के संचालन का एक अनुकरण, समानांतर कंप्यूटिंग की गणना से दिमाग की तरह कंप्यूटिंग प्राप्त करने की उम्मीद मानव मस्तिष्क द्वारा उत्पन्न हुई स्मृति में synapses और एक साथ किया जा सकता है प्रेरणा गणना, गणना, एक प्रतिरोधक स्मृति के प्रतिरोध राज्य बदलकर मस्तिष्क अनुरूप प्रतिरोधक स्मृति अन्तर्ग्रथन व्यवहार हो सकता है, नेटवर्क में उसका वजन मूल्यों में परिवर्तन करते हुए, जिससे प्रतिरोधक स्मृति भंडारण और कंप्यूटिंग इकाई जबकि दो कार्यों को प्राप्त करने, बहुत "प्रकृति संचार" में मई 2017 में चिप प्रदर्शन में सुधार किया। टास्क फोर्स के अनुसार प्रकाशित लेख, वर्ग मस्तिष्क चिप मूल एक हजार के रूप में बिजली की खपत को कम कर सकते एक नीचे
चित्रा 1 मस्तिष्क कंप्यूटिंग आरेख
कंपनी में स्थित है:
एक सरल संरचना, कम परिचालन वोल्टेज, और बड़े पैमाने पर एकीकरण की प्रक्रिया होने सबसे होनहार अन्तर्ग्रथन इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस के रूप में प्रतिरोधक स्मृति CMOS और अन्य लाभ के साथ संगत हैं, लेकिन मस्तिष्क प्रतिरोधक प्रतिरोधक स्मृति आवश्यकताओं की विशेषता दो तरह से अधिक मान माइक्रो गणना तंत्र इस समस्या को गंभीर रूप से डिवाइस आगे प्रदर्शन के अनुकूलन की सीमा स्पष्ट अभी तक नहीं है,। तथाकथित द्वि-दिशात्मक बहु मूल्य कम से अधिक या कम करने के लिए उच्च करने के लिए किया जा सकता है लगातार बदल गया है डिवाइस के प्रतिरोधक विशेषता प्रतिरोध को दर्शाता है। 'गणना आधारित मस्तिष्क RRAM ऑक्सीजन रिक्ति वितरण यादृच्छिक प्रभाव मॉडल 'एक ऑक्सीजन रिक्ति प्रभुत्व प्रतिरोध बदलती परिस्थितियों का अनुकरण के लिए द्विदिश प्रतिरोधक व्यवहार multivalued ऑक्साइड प्रतिरोधक स्मृति मोंटे कार्लो सिमुलेशन विधि के लिए एक पाठ अन्वेषण गहराई, अव्यवस्थित प्रस्तावित माइक्रोस्कोप से वितरित ऑक्सीजन रिक्तियों के कारण प्रतिरोध परिवर्तन की स्थूल व्यवहार पर परिमाणीकरण की अवधारणा। सिमुलेशन परिणाम बताते हैं कि ऑक्सीजन रिक्तियों बेक़ायदा द्विदिश प्रतिरोधक बहु मूल्य है, जो मस्तिष्क प्रतिरोध प्रतिरोधक लगातार लागू किया स्मृति के लिए गणना की जाती है की सुविधा परिवर्तन सैद्धांतिक समर्थन और अनुकूलन मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।
कंपनी में स्थित है:
आदेश दिया है और ऑक्सीजन की अव्यवस्थित वितरण तुलना चार्ट रिक्तियों
कंपनी में स्थित है:
पारंपरिक डिवाइस और दो तरह से निरंतर प्रतिरोध डिवाइस विशेषताओं तुलना चार्ट
कंपनी में स्थित है:
प्रतिरोधक रैंडम एक्सेस मेमोरी डेटा प्रतिधारण डिवाइस का प्रदर्शन और जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। हालांकि डेटा स्मृति प्रतिधारण अच्छा अनुसंधान का कोई कमी है, लेकिन स्मृति और परंपरा है की डेटा प्रतिधारण की प्रतिरोधक स्मृति आवश्यकताओं की गणना करने के वर्ग मस्तिष्क के लिए आवेदन किया सिवाय इसके कि पूर्व, डेटा (बजाय सिर्फ दो उच्च प्रतिरोध राज्य और कम प्रतिरोध राज्य राज्य) की क्षमता रखने का मध्यवर्ती राज्यों बारे में अधिक चिंतित प्रवाहकत्त्व की गणना में एक सतत परिवर्तन की आवश्यकता है, और इसलिए, जबकि इस छोटे से समस्या पर शोध। 'के साथ मस्तिष्क गणना की विशेषताओं में 'एक कागज पहले पकड़े 1KB कागज पर मध्यवर्ती प्रवाहकीय रेशा सरणी इकाई 1024 और अन्य उपकरणों से विभाजित के आधार पर बहु राज्य डेटा मिलने से व्यवहार विशेषता सांख्यिकीय प्रतिरोधक स्मृति का अध्ययन किया प्रतिरोधक स्मृति डेटा प्रतिधारण 8 प्रतिरोध राज्य, द्विदिश मॉडुलन मोड प्रारंभिक प्रतिरोध राज्य की स्थापना, और फिर 125 डिग्री।] सी, एक उच्च तापमान पर समय के साथ प्रतिरोधक स्मृति सेल प्रवाहकत्त्व वितरण परिवर्तन के विभिन्न मध्यवर्ती अवलोकन राज्य की बहुलता पर पके हुए, प्रत्येक प्रतिरोधक राज्य नतीजे बताते हैं चालकता वितरण घने प्रारंभिक अवस्था, धीरे-धीरे समय के साथ संतुलित चौड़ी प्रस्तुत करता है, अवलोकन अंक, अंक और सामान्य में सामान्य वितरण जिसमें दिखा समय बढ़ जाती है से अधिक विश्वसनीयता कपड़ा मानक विचलन, मतलब अपरिवर्तित रहता है, जबकि। निष्कर्षों प्रतिरोधक स्मृति सरणी, मस्तिष्क कंप्यूटर चिप्स कानून विफलता के लिए लागू किया डेटा, लेकिन यह भी बहु मूल्य विशेषता संकेत दिया अनुकूलन की प्रतिरोधक स्मृति कोशिकाओं के लिए दिखाने दिशा।
कंपनी में स्थित है:
सिंघुआ विश्वविद्यालय, झाओ यी वू Huaqiang टास्क फोर्स और प्रतिरोधक रैंडम एक्सेस मेमोरी के अध्ययन में अभिनव कंपनियों को एक लंबी अवधि के सहयोग बनाए रखा है। झाओ यी अभिनव डॉ चेन Hongyu, वरिष्ठ प्रबंधक की ओर से अध्ययन सह लेखक कागज काम पक्ष में भाग लिया है, उन्होंने कहा बहुत प्रोफेसर झी Gaobin के लिए आभारी और झाओ मेई छात्रों Ran, उनके शोध न केवल कृत्रिम बुद्धि चिप पर ऊर्जा कुशल, एक सैद्धांतिक और उपकरण आधार प्रदान करता है भी उच्च घनत्व प्रतिरोधक मेमोरी चिप डिजाइन के लिए निकट भविष्य में एक महत्वपूर्ण महत्व, सिंघुआ विश्वविद्यालय और झाओ यी है नवीनता भी एक साथ काम एक बड़ा प्रतिरोधक स्मृति सरणी विकसित करने के लिए होगा।
