論文の概要: Implementation of a Binary Neural Network on a Passive Array of Magnetic Tunnel Junctions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09159v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 19:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-12-20 15:40:14.530905
• Title: Implementation of a Binary Neural Network on a Passive Array of Magnetic Tunnel Junctions
• Title（参考訳）: 磁気トンネル接合のパッシブアレイ上の二元ニューラルネットワークの実装
• Abstract要約: 我々は、MTJの受動配列に基づくニューラルネットワークハードウェア推論を実証するために、MTJの低消費電力と本質的に二元的動作を利用する。 デバイスサイズが広い15 x 15 MTJアレイにおいて,ネットワークパラメータを適切に調整することで,ソフトウェア等価精度を最大95.3 %まで向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.917306244908168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing scale of neural networks and their growing application space have produced demand for more energy- and memory-efficient artificial-intelligence-specific hardware. Avenues to mitigate the main issue, the von Neumann bottleneck, include in-memory and near-memory architectures, as well as algorithmic approaches. Here we leverage the low-power and the inherently binary operation of magnetic tunnel junctions (MTJs) to demonstrate neural network hardware inference based on passive arrays of MTJs. In general, transferring a trained network model to hardware for inference is confronted by degradation in performance due to device-to-device variations, write errors, parasitic resistance, and nonidealities in the substrate. To quantify the effect of these hardware realities, we benchmark 300 unique weight matrix solutions of a 2-layer perceptron to classify the Wine dataset for both classification accuracy and write fidelity. Despite device imperfections, we achieve software-equivalent accuracy of up to 95.3 % with proper tuning of network parameters in 15 x 15 MTJ arrays having a range of device sizes. The success of this tuning process shows that new metrics are needed to characterize the performance and quality of networks reproduced in mixed signal hardware.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの大規模化とアプリケーション分野の拡大により、よりエネルギーとメモリ効率のよい人工知能に特化したハードウェア需要が高まっている。 主要な問題を緩和するアベニュー、フォン・ノイマンのボトルネックには、インメモリおよびニアメモリアーキテクチャ、アルゴリズムアプローチが含まれる。 ここでは、MTJの受動配列に基づくニューラルネットワークハードウェア推論を実証するために、MTJの低消費電力と本質的に二元的動作を利用する。 一般に、トレーニング済みのネットワークモデルをハードウェアに転送することは、デバイス間のばらつき、書き込みエラー、寄生抵抗、および基板の非理想性による性能低下に直面する。 これらのハードウェアの現実性の効果を定量化するために、2層パーセプトロンの300個の一意な重み行列解をベンチマークし、Wineデータセットを分類精度と書き込み忠実度の両方で分類する。 デバイス不完全にもかかわらず、15 x 15 MTJ配列におけるネットワークパラメータの適切なチューニングにより、最大95.3 %のソフトウェア等価精度を実現する。 このチューニングプロセスの成功は、混合信号ハードウェアで再生されるネットワークの性能と品質を特徴付けるために、新しいメトリクスが必要であることを示している。

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