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인공 지능에서 기존의 '폰 노이만 구조'시스템은 '메모리 벽'에 의해 제한되고, 오늘 빠르게 성장하는 컴퓨팅 속도와 정보 전송, 대규모 신경망 컴퓨팅 작업의 구현의 메모리 속도 사이에 큰 격차가있다 연신 속도와 전력 모두, 그것은 인공 지능의 급속한 발전의 요구 사항을 충족시킬 수 없다. 따라서, 예상 작업의 인간의 뇌 모드의 아날로그, 병렬 컴퓨팅 및 스토리지 수준의 뇌 컴퓨팅이 등장 달성하기 위해. 인간의 두뇌에 의해 이로써 저항 네트워크에서 그 가중치를 변경하는 동안 메모리 시냅스와 동시에 행할 수 흡기 계산, 계산, 저항성 메모리의 저항 상태를 변경함으로써, 뇌 아날로그 저항 메모리 시냅스 동작 할 수있다 두 가지 기능을 달성하면서 메모리 저장 및 컴퓨팅 장치는 크게 "자연 통신"에서 5 월 2017 년 태스크 포스에 따라. 칩 성능을 기사, 클래스 두뇌 칩이 원래 천으로 전력 소비를 줄일 수 있습니다 출판 개선 아래 하나
그림 1 뇌 계산 다이어그램
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간단한 구조, 낮은 동작 전압, 대규모 집적 공정을 갖는 가장 유망한 시냅스 전자 장치와 같은 저항성 메모리는 CMOS 및 다른 장점들과 호환되지만 특성 뇌 저항성 저항성 메모리 요구의 양방향 다중 값은 마이크로 연산 기구는이 문제가 심각 장치는 성능의 최적화를 제한하고, 아직 명확하지 않다. 이른바 쌍방향 다치 고저에 로우에서 하이로 연속적으로 변화 될 수있는 디바이스의 저항 특성의 저항을 의미한다. "계산 기반 뇌 RRAM 산소 공공 분포 랜덤 효과 모델 대한 저항 변화의 상황을 지배 산소 빈자리 시뮬레이션 양방향 저항 거동 다중 산화 저항성 메모리 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 대한 텍스트 탐사 깊이 무질서 제안 학위의 개념은 미세 산소 결함의 분포에 의한 거시적 저항 변화를 정량화합니다. 시뮬레이션 결과는 산소 결함의 무질서 분포가 양방향 다 변수 저항 변화의 실현에 도움이됨을 보여 주며, 변경 사항은 이론적 지원 및 최적화 지침을 제공합니다.
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정렬 및 산소의 무질서한 분포 비교표를 공석
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종래의 장치와도 양방향 연속 저항 소자 특성 비교.
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저항 랜덤 액세스 메모리 데이터 보존은 데이터 메모리 유지 좋은 연구의 어떤 부족은 없지만. 장치의 성능과 수명에 큰 영향을 가지고 있지만, 메모리와 전통 한의 데이터 보존의 저항 메모리 요구 사항을 계산하는 클래스의 뇌에 적용 전자는, 따라서 데이터 (보다는 두 고 저항 상태와 저 저항 상태의 상태) 능력을 유지하는 중간 상태에 대해 우려 전도도의 계산에 연속적인 변화를 필요로하고, 점을 제외하면서 조금 문제 연구. '와 제 들고 용지가 장치 (1024)의 다른 장치에 의해 분할 1KB 종이에 중간 전도성 필라멘트의 배열에 기초하여 다중 - 상태 데이터를 갖는 거동 특성 통계 저항성 메모리 연구 '뇌 산출 특성의 저항성 메모리의 데이터 보존 8 저항 상태 양방향 변조 초기 저항 상태 모드 설정 후, 125 ℃로.] C, 고온에서 시간에 따른 저항성 메모리 셀의 컨덕턴스에 분포 변화의 다른 중간 관찰 상태의 복수의 베이킹, 각 저항 상태 결과가 나타났다 전도도 분포는 초기 밀도와 시간에 따라 넓어지는 대칭 분포를 보였으며 관찰 지점의 분포는 정규 분포와 정규 분포를 보였다 시간의 증가를 통해 신뢰성 천 표준 편차는 평균 변하지있다. 이러한 발견은 저항성 메모리 어레이 뇌 컴퓨터 칩 법 실패인가 데이터뿐만 아니라, 다치 특성 나타낸 최적화 저항성 메모리 셀을 보여 방향.
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칭화 대학, 자오 이순신 우 Huaqiang 태스크 포스와 저항 랜덤 액세스 메모리의 연구에서 혁신적인 기업이 장기적인 협력 관계를 유지하고있다. 자오 이순신 혁신 첸 박사 HONGYU을, 고위 관리자 측면의 연구의 공동 저자 종이 작업 측에 참가, 그는 말했다 교수시에 Gaobin에 매우 감사 자오 메이 학생들를 실행뿐만 아니라 인공 지능 칩에 대한 연구 에너지 효율은 고밀도 저항성 메모리 칩 설계에 대한 이론 및 장치 기반을 제공 가까운 미래에 중요한 의미, 칭화 대학 및 자오이있다 혁신은 더 큰 저항성 메모리 어레이를 개발하기 위해 함께 작동 할 것입니다.
