論文の概要: CMOS + stochastic nanomagnets: heterogeneous computers for probabilistic inference and learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05949v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 16:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 14:25:28.829185
• Title: CMOS + stochastic nanomagnets: heterogeneous computers for probabilistic inference and learning
• Title（参考訳）: CMOS + 確率ナノマグネット:確率的推論と学習のための異種コンピュータ
• Authors: Keito Kobayashi, Nihal Singh, Qixuan Cao, Kemal Selcuk, Tianrui Hu, Shaila Niazi, Navid Anjum Aadit, Shun Kanai, Hideo Ohno, Shunsuke Fukami, and Kerem Y. Camsari
• Abstract要約: 我々は、磁気トンネル接合(sMTJ)ベースの確率ビット(pbit)と多目的フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を組み合わせることで、エネルギー効率が高く異質なCMOS + X(X = sMTJ)のプロトタイプを設計する方法を実証する。 我々のコンピュータは、デバイスからデバイスへのsMTJにもかかわらず、確率的推論と非同期ボルツマン学習に成功している。 CMOS予測プロセス設計キット(PDK)を用いた包括的比較では、約2桁のランダム数毎のエネルギーを持つ1万個のトランジスタで高品質なランダム性の使用をエミュレートするデジタルCMOSベースのpビットが明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3914111960323199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the slowing down of Moore's law, augmenting complementary-metal-oxide semiconductor (CMOS) transistors with emerging nanotechnologies (X) is becoming increasingly important. In this paper, we demonstrate how stochastic magnetic tunnel junction (sMTJ)-based probabilistic bits, or p-bits, can be combined with versatile Field Programmable Gate Arrays (FPGA) to design an energy-efficient, heterogeneous CMOS + X (X = sMTJ) prototype. Our heterogeneous computer successfully performs probabilistic inference and asynchronous Boltzmann learning despite device-to-device variations in sMTJs. A comprehensive comparison using a CMOS predictive process design kit (PDK) reveals that digital CMOS-based p-bits emulating high-quality randomness use over 10,000 transistors with the energy per generated random number being roughly two orders of magnitude greater than the sMTJ-based p-bits that dissipate only 2 fJ. Scaled and integrated versions of our approach can significantly advance probabilistic computing and its applications in various domains, including probabilistic machine learning, optimization, and quantum simulation.
• Abstract（参考訳）: ムーアの法則の減速に伴い、新しいナノ技術(X)を持つ相補的金属酸化物半導体(CMOS)トランジスタの増強がますます重要になっている。 本稿では,確率的磁気トンネル接合(smtj)に基づく確率的ビット(pビット)と多用途のフィールドプログラマブルゲートアレイ(fpga)を組み合わせることで,エネルギー効率の高い異種cmos + x (x = smtj) プロトタイプを設計できることを示す。 この異種計算機は,smtjsのデバイスからデバイスへのバリエーションにもかかわらず,確率的推論と非同期ボルツマン学習をうまく行う。 CMOS予測プロセス設計キット(PDK)を用いた包括的比較では、1万個以上のトランジスタで高品質なランダム性の使用をエミュレートするデジタルCMOSベースのpビットが、2fJだけを放出するsMTJベースのpビットよりも約2桁大きいエネルギーを持つことが明らかとなった。 このアプローチのスケールおよび統合バージョンは、確率的機械学習、最適化、量子シミュレーションなど、様々な領域における確率的コンピューティングとその応用を著しく向上させることができる。

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