NeuRRAM 神经形态芯片使人工智能更接近于在广泛的边缘设备上运行,与云断开连接,它们可以随时随地执行复杂的认知任务,而无需依赖与中央服务器的网络连接。应用遍及世界的每一个角落和我们生活的方方面面,从智能手表到 VR 耳机、工厂中的智能传感器和用于太空探索的漫游车。 NeuRRAM 芯片的能效不仅是最先进的“内存计算...
他补充说,这使得基于RRAM的芯片成为边缘工作负载的理想选择。研究人员设想,NeuRRAM芯片可以在低功耗的边缘设备上有效地处理一系列复杂的人工智能应用,而不依赖于与云的网络连接。 为了设计NeuRRAM,团队必须权衡效率、多功能性和准确性,而不牺牲其中任何一项。Wan说:“主要创新是我们使用了一种新型的模数转换方案,因为这...
RRAM 是一种非常节能、小型且非易失性的存储器。这种架构也非常适合人工智能计算的环境,因为机器学习计算严重依赖于可以用 RRAM 轻松实现的乘法和累加函数。由于感测电流能够读取 RRAM 结果,因此可以通过对一个或一系列结中的电流求和来轻松地将 RRAM 值相加和相乘。 RRAM CIM的缺点 尽管RRAM CIM 有诸多好处,但这...
加州大学圣地亚哥分校Gert Cauwenberghs、Siddharth Joshi和清华大学的吴华强教授与高滨副教授合作设计并制造了一种芯片(Neu RRAM神经形态芯片),它可以直接在内存中运行计算,并可以运行各种各样的人工智能应用--所有这些都只需要通用人工智能计算平台所消耗能量的一小部分。
直接在边缘设备上实现日益复杂的人工智能(AI)功能需要边缘硬件前所未有的能源效率。基于电阻式随机存取存储器(RRAM)的内存中计算(CIM)有望通过在密集、模拟和非易失性 RRAM 设备中存储AI模型权重,并直接在 RRAM 中执行 AI 计算,从而消除独立计算和内存之间耗电的数据移动,来满足这种需求。
边缘AI 的神经形态芯片诞生,会开创人工智能新时代? 摘要:斯坦福大学工程师制作的NeuRRAM芯片,可以不用从云端发送与接收信息,直接在内存内进行AI处理,能够消除计算单元和内存单元之间的分离。具有更快、更安全、更便宜、更具可扩展性的特点,让更多人能够获取AI能力。
伴随智能物联网、大语言模型等技术的进步,采用RRAM作为嵌入式存储的OTP(一次性可编程存储器)、MTP(多次可编程存储器)、SRAM(静态随机存取存储器)和eNVM(嵌入式非易失性存储器)已成为业界趋势,将为人工智能与机器学习、智能移动终端、可穿戴设备、车载显示系统及未来众多应用领域带来无限发展机遇。
据报道,相关国际研究团队设计并制造了一种直接在内存中运行计算的芯片,可运行各种人工智能(AI)应用,而且它能在保持高精度的同时,仅消耗通用AI计算平台所耗能量的一小部分,兼具高效率和通用性。 这款名为NeuRRAM的神经形态芯片使AI离在与云断开的广泛边缘设备上运行又近了一步。在云中,AI计算可随时随地执行复杂的...
文章描述了一款名为“NeuRRAM”的AI芯片。这款芯片采用了基于阻变存储器(RRAM)的“存算一体”架构来减少数据流动。它在支持多种人工智能应用的同时,大幅提升了能效,使得在边缘设备中实现复杂的人工智能任务成为可能。 网页截图 “传统AI芯片中的数据处理过程,就好比你一天只需工作两小时,却要花八个小时在来去公司的...
近年来,显示技术迅速发展,而在这一领域中,北京显芯科技有限公司(显芯科技)近期正式推出全球首款28nm内嵌RRAM(阻变存储器)画质调节芯片,并在北京经济技术开发区实现量产。这款芯片成功应用于国内头部客户的MiniLED高端电视系列,标志着我国在显示类芯片领域达到了新的半导体工艺高度。显芯科技总经理严丞辉表示,虽然全球半导...