• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Жалнин, Владимир Петрович. Мемристивные технологии для реализации нейросетевой элементной базы / В. П. Жалнин, В. Айгужин, М. Э. Апаков, А. М. Панфилкин. - DOI 10.18127/j19998554-202206-06. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры : разраб., применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2022. - Том 24, N 6. - С. 53-66. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.25004.85
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети -- Глубокое обучение
    Мемристоры
    Нейроморфные вычисления

    Кл.слова (ненормированные): мемристоры -- нейронные сети -- глубокое обучение -- нейроморфные вычисления -- аналоговые вычисления
    Аннотация: Постановка проблемы. Современные тенденции развития вычислительных систем характеризуются тем, что скорость работы процессоров на несколько порядков превосходит скорость работы памяти, а объем информации для обработки продолжает расти. Процесс передачи данных между вычислительными блоками и памятью становится главным стопором и «бутылочным горлышком» в различных вычислительных системах. Последние разработки в области вычисления-на-памяти (ВнП) представляют многообещающие решения проблем, связанных, в частности, со сферой машинного обучения. Реализация нейросетевых компонентов на мемристивной основе может обеспечить энергоэффективные нейроморфные вычисления. В статье рассматривается проектирование различных архитектур систем создания нейронных сетей на основе мемристоров, а также обсуждаются потенциальные применения и перспективы нейросетевой системы на основе мемристоров. Цель. Проанализировать перспективы применения мемристивных технологий в области нейронных сетей, а также сделать обзор современных практических решений на основе мемристоров с применением подхода ВнП. Результаты. Сделан анализ применения мемристивных технологий для реализации нейросетевой элементной базы. Рассмотрены тенденции сферы развития нейронных сетей, а также аппаратные концепции и физические возможности нейровычислительных систем на основе мемристоров. Показано, что в настоящий момент мемриторные технологии пригодны для создания конкурентоспособных систем на примере конкретных современных решений. Проведено сравнение рассмотренных архитектурных реализаций с традиционными решениями. Даны рекомендации по перспективам дальнейшего развития нейровычислений на основе мемристоров. Практическая значимость. Результаты работы могут быть использованы для создания различных типов вычислительных систем и построения архитектурных решений на основе мемристорной элементной базы. Приведенные примеры базовых и не только базовых структур и решений на основе мемристоров могут послужить основой для создания будущих перспективных разработок, которые могут быть представлены на потребительском рынке нейроморфных вычислительных комплексов отечественной разработки.
    Доп. точки доступа:
    Айгужин, Валихан
    Апаков, Михаил Эдгарович
    Панфилкин, Артём Михайлович

    Экз-ры полностью dc3ac58ffce36183903096af01144728/2022/24/6
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -521190-342291)

    Шифр в сводном ЭК: ff79ce186e1b4db9784f7ff3cf53157b




    Заказ фрагмента документа ₽