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...
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)。 这一阵列成功解决了单...
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。
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...
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。