基于MRAM(磁性随机存取存储器)的存算一体(MRAM-in-Memory Computing)是一种新型的计算模式,它结合了内存和计算的功能,利用MRAM的非易失性和快速读写特性,在存储器内部进行计算操作,从而提高计算效率和能源利用率。 MRAM作为一种新型的存储技术,具有快速的读/写速度、低功耗和非易失性等优点。这些特性使得MRAM非常适合
The in-memory computing (IMC) paradigm emerges as an effective solution to break the bottlenecks of conventional von Neumann architecture. In this paper, an approximate multiplier in spin-orbit torque magnetoresistive random access memory (SOT-MRAM) based true IMC (STIMC) architecture is presented,...
准确率98％！三星全球首秀MRAM磁阻内存内计算 三星半导体宣布，通过结构创新，实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing)，进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。在传统的计算体系中，内存中的数据要转移到处理芯片的数据计算单元中进行处理，对于带宽、时延要求非常高。
三星研究团队设计了一种名为“电阻总和”(resistance sum)的新型内存内计算架构,取代标准的“电流总和”(current-sum)架构,成功开发了一种能演示内存内计算架构的MRAM阵列芯片,命名为“用于内存内计算的磁阻内存交叉阵列”(crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing)。 这一阵列成功解...
三星电子的研究团队通过构建新的 MRAM 阵列结构,用基于 28 nm CMOS 工艺的 MRAM 阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等 AI 算法,准确率分别为 98% 和 93%。研究人员表示,MRAM 芯片应用于 in-memory computing(内存内计算)电脑,十分适合进行神经网络运算等,因为这种计算架构与大脑神经元网络较为相似。
三星半导体宣布,通过结构创新,实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing),进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。 在传统的计算体系中,内存中的数据要转移到处理芯片的数据计算单元中进行处理,对于带宽、时延要求非常高。
2022年,三星半导体宣布,通过结构创新,实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing),进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。 MRAM磁阻内存很难用于内存内计算,因为它在标准的内存内计算架构中无法发挥低功耗优势。
三星电子的研究团队通过构建新的 MRAM 阵列结构,用基于 28 nm CMOS 工艺的 MRAM 阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等 AI 算法,准确率分别为 98% 和 93%。研究人员表示,MRAM 芯片应用于 in-memory computing(内存内计算)电脑,十分适合进行神经网络运算等,因为这种计算架构与大脑神经元网络较为相似。
2018年，台积电董事长刘德音就谈过内存内运算（in-memory computing），即将逻辑芯片、内存进行异质集成，提升运算性能。事实上，许多研究机构都在尝试用不易耗损的新型内存开发此技术，但其中并不包含当前被广泛应用的NAND（闪存）。MRAM为一种非挥发性内存，兼具能耗低、读写速度快等优点，以及微缩至22纳米以下的潜力...
脸部识别准确度达93%。研究人员指出，MRAM芯片用于in-memory computing（内存内计算）计算机，十分适合执行神经网络运算等，因计算架构与大脑神经元网络较相似。正如这项工作强调的，三星正借构建领先内存技术，并与系统半导体技术结合，继续扩大下一代计算和人工智能半导体领域的领导地位。(首图来源：shutterstock)