研究人员探索AI的新兴记忆

 

在本月早些时候在旧金山举行的国际电子设备会议（IEDM）上，有几篇论文涉及在IBM和各大学等公司的新形态计算中使用新兴内存。

 

“神经变形人群对此类事情感到兴奋，”作为Objective Analysis首席分析师的资深记忆市场观察家Jim Handy说。 “我不会说任何[新兴的记忆技术]都会脱颖而出。它们都有一些东西。问题是谁将首先获得对市场有意义的东西。”

 

神经形态应用旨在专门模拟人类大脑如何学习和处理信息，而ReRAM设备有望实现高密度和最终缩放的神经形态架构，因为它们比当前的AI数据中心小得多，能效更高。它们还模仿大脑在神经元和突触水平的生物计算。

 

“真正的美妙之处在于它可以大大降低AI系统的价格和功耗，”Handy说。

 

为此，Weebit Nano最近与德里印度理工学院（IITD）的非易失性存储器组合作开展了一项合作研究项目，该项目将Weebit的SiOx ReRAM技术应用于用于AI的计算机芯片。

 

IITD的非易失性记忆研究小组由Manan Suri教授领导，隶属于该大学的电气工程系。他表示，该集团的目标是创造一个“以NVM为中心的未来”，其中NVM的作用超越了简单的存储。目前的研究领域包括计算，传感和安全。该大学还开设了关于易失性和非易失性存储器的专业课程，还有一些研究人员在大学物理系开展NVM相关材料的研究。它还与IBM就人工智能计划进行合作。

 

Suri表示，ReRAM和其他新兴NVM器件具有多种优势，如非易失性，CMOS兼容性，超高密度，简单集成和制造以及低成本，NVM器件对于实现AI硬件，加速器和神经形态硬件非常重要应用。 “记忆几乎可以创造或破坏专用的神经形态AI硬件系统，”他说。 “选择最先进的技术非常重要。”

 

IITD经常与行业和创业公司合作进行应用和探索性研究。苏瑞表示，Weebit是少数几家一直在推进其ReRAM并与大学合作的公司之一。在短期内，IITD希望该研究能够有效实现高密度非易失性神经形态电路。他说，从长期来看，由于数据量不断增加，需要越来越多的专用AI /神经形态芯片。 “与通用CPU相比，专用的神经形态/ AI硬件有望以更节能和可持续的方式解决巨大的数据问题。”

 

Weebit的研究工作并未改变其SiOx ReRAM技术的商业化计划，但它希望确保它能够充分利用其在高级应用中的全部功能，首席执行官Coby Hanoch表示。与IITD合作是保持其技术处于领先地位的一种经济有效的方式，他认为其他类似的合作伙伴关系是公司未来发展的重要因素。拥有可以采样的技术是重要的第一步。 “这是我们参与的第一个真正的项目，但绝对不是最后一个，”汉诺克说，“我们已经和其他人谈过了。”

 

Weebit首席技术官Amir Regev表示，随着人工智能开始渗透到普通人的日常生活中，拥有可以帮助其更快地扩展的技术至关重要。特别是ReRAM对AI应用有意义，因为它可以保持很小的功能，从功耗的角度来看，它可以很好地工作，因为它可以适应神经形态应用中出现的类似人脑的尖峰。而且因为现在是人工智能中ReRAM的早期阶段，他说，还没有固定的标准。 “这是一片绿色的田野。它非常具有创新性，许多研究人员正在做其他不同的事情。“

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