論文の概要: Measurement-driven neural-network training for integrated magnetic tunnel junction arrays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06446v2
• Date: Tue, 14 May 2024 17:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 19:31:02.510286
• Title: Measurement-driven neural-network training for integrated magnetic tunnel junction arrays
• Title（参考訳）: 磁気トンネル接合アレイの計測駆動型ニューラルネットワークトレーニング
• Authors: William A. Borders, Advait Madhavan, Matthew W. Daniels, Vasileia Georgiou, Martin Lueker-Boden, Tiffany S. Santos, Patrick M. Braganca, Mark D. Stiles, Jabez J. McClelland, Brian D. Hoskins,
• Abstract要約: 物理的にマッピングされたネットワークの少数の欠陥でさえ、欠陥のないトレーニングネットワークの性能を著しく低下させることを示す。 次に,ハードウェア・アウェア・トレーニングを統計的アウェア・トレーニングに拡張するロバスト・トレーニング手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9682994745050424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing scale of neural networks needed to support more complex applications has led to an increasing requirement for area- and energy-efficient hardware. One route to meeting the budget for these applications is to circumvent the von Neumann bottleneck by performing computation in or near memory. An inevitability of transferring neural networks onto hardware is that non-idealities such as device-to-device variations or poor device yield impact performance. Methods such as hardware-aware training, where substrate non-idealities are incorporated during network training, are one way to recover performance at the cost of solution generality. In this work, we demonstrate inference on hardware neural networks consisting of 20,000 magnetic tunnel junction arrays integrated on a complementary metal-oxide-semiconductor chips that closely resembles market-ready spin transfer-torque magnetoresistive random access memory technology. Using 36 dies, each containing a crossbar array with its own non-idealities, we show that even a small number of defects in physically mapped networks significantly degrades the performance of networks trained without defects and show that, at the cost of generality, hardware-aware training accounting for specific defects on each die can recover to comparable performance with ideal networks. We then demonstrate a robust training method that extends hardware-aware training to statistics-aware training, producing network weights that perform well on most defective dies regardless of their specific defect locations. When evaluated on the 36 physical dies, statistics-aware trained solutions can achieve a mean misclassification error on the MNIST dataset that differs from the software-baseline by only 2 %. This statistics-aware training method could be generalized to networks with many layers that are mapped to hardware suited for industry-ready applications.
• Abstract（参考訳）: より複雑なアプリケーションをサポートするために必要なニューラルネットワークの規模の増加は、面積とエネルギー効率のハードウェアに対する要求の増大につながった。 これらの用途の予算を満たすための1つの方法は、フォン・ノイマンのボトルネックを回避し、メモリ内または周辺で計算を行うことである。 ニューラルネットワークをハードウェアに転送することの必然性は、デバイスからデバイスへのバリエーションやデバイスへの悪影響など、非イデアル性によってパフォーマンスが低下することである。 ネットワークトレーニングにおいて, 基板非イデオロギーを取り入れたハードウェア・アウェア・トレーニングのような手法は, 解法一般コストで性能を回復する一つの方法である。 本研究では,2万個の磁気トンネル接合配列からなるハードウェアニューラルネットワークを,市場対応のスピン移動型磁気抵抗型ランダムアクセスメモリ技術によく似た相補的金属酸化物半導体チップ上に集積したハードウェア・ニューラルネットワークを実演する。 物理マップされたネットワークにおける少数の欠陥でさえ、欠陥のないトレーニングネットワークの性能を著しく低下させ、一般的なコストで、各ダイに特定の欠陥を考慮に入れたハードウェア・アウェア・トレーニングが理想的なネットワークと同等の性能を回復できることを示す。 次に,ハードウェア・アウェア・トレーニングを統計的アウェア・トレーニングに拡張し,ネットワーク重みを発生させる堅牢なトレーニング手法を示す。 36の物理ダイに対して評価すると、統計的に訓練されたソリューションは、ソフトウェアベースラインと異なるMNISTデータセットの平均的な誤分類誤差をわずか2%で達成できる。 この統計対応トレーニング手法は、業界対応のアプリケーションに適したハードウェアにマッピングされた多くの層を持つネットワークに一般化することができる。

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