Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analog, In-memory Compute Architectures for Artificial Intelligence

論文の概要: Analog, In-memory Compute Architectures for Artificial Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06417v1
Date: Fri, 13 Jan 2023 21:04:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 14:20:28.491529
Title: Analog, In-memory Compute Architectures for Artificial Intelligence
Title（参考訳）: 人工知能のためのアナログ・インメモリ計算アーキテクチャ
Authors: Patrick Bowen, Guy Regev, Nir Regev, Bruno Pedroni, Edward Hanson, and Yiran Chen
Abstract要約: 分析の焦点は、計算の規模、算術的強度、ビット精度で効率がどのようにスケールするかである。アナログなインメモリコンピューティングアーキテクチャは、問題サイズとプロセッササイズの両方のスケールで、任意に高いエネルギー効率にアプローチできることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.29157492961455
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents an analysis of the fundamental limits on energy efficiency in both digital and analog in-memory computing architectures, and compares their performance to single instruction, single data (scalar) machines specifically in the context of machine inference. The focus of the analysis is on how efficiency scales with the size, arithmetic intensity, and bit precision of the computation to be performed. It is shown that analog, in-memory computing architectures can approach arbitrarily high energy efficiency as both the problem size and processor size scales.
Abstract（参考訳）: 本稿では,デジタルおよびアナログのインメモリ・コンピューティング・アーキテクチャにおけるエネルギー効率に関する基礎的限界の解析を行い,その性能を機械推論の文脈における単一命令・単一データ(スカラー)マシンと比較する。分析の焦点は、計算対象のサイズ、演算強度、ビット精度によって効率がどのようにスケールするかである。アナログなインメモリコンピューティングアーキテクチャは、問題サイズとプロセッササイズの両方のスケールで、任意に高いエネルギー効率にアプローチできることが示されている。

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