論文の概要: IMPACT:InMemory ComPuting Architecture Based on Y-FlAsh Technology for Coalesced Tsetlin Machine Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05327v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 12:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:34.418547
• Title: IMPACT:InMemory ComPuting Architecture Based on Y-FlAsh Technology for Coalesced Tsetlin Machine Inference
• Title（参考訳）: IMPACT:InMemory Computing Architecture on Y-FlAsh Technology for Coalesced Tsetlin Machine Inference
• Authors: Omar Ghazal, Wei Wang, Shahar Kvatinsky, Farhad Merchant, Alex Yakovlev, Rishad Shafik,
• Abstract要約: 本稿では,Y-FlAsh技術に基づく IMPACT: InMemory Computing Architecture for Coalesced Tsetlin Machine Inference について述べる。 Y-Flashデバイスは近年、デジタルメモリやアナログメモリの用途で実証されており、高収率、非揮発性、低消費電力を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2006458716397788
• License:
• Abstract: The increasing demand for processing large volumes of data for machine learning models has pushed data bandwidth requirements beyond the capability of traditional von Neumann architecture. In-memory computing (IMC) has recently emerged as a promising solution to address this gap by enabling distributed data storage and processing at the micro-architectural level, significantly reducing both latency and energy. In this paper, we present the IMPACT: InMemory ComPuting Architecture Based on Y-FlAsh Technology for Coalesced Tsetlin Machine Inference, underpinned on a cutting-edge memory device, Y-Flash, fabricated on a 180 nm CMOS process. Y-Flash devices have recently been demonstrated for digital and analog memory applications, offering high yield, non-volatility, and low power consumption. The IMPACT leverages the Y-Flash array to implement the inference of a novel machine learning algorithm: coalesced Tsetlin machine (CoTM) based on propositional logic. CoTM utilizes Tsetlin automata (TA) to create Boolean feature selections stochastically across parallel clauses. The IMPACT is organized into two computational crossbars for storing the TA and weights. Through validation on the MNIST dataset, IMPACT achieved 96.3% accuracy. The IMPACT demonstrated improvements in energy efficiency, e.g., 2.23X over CNN-based ReRAM, 2.46X over Neuromorphic using NOR-Flash, and 2.06X over DNN-based PCM, suited for modern ML inference applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの大量のデータ処理に対する需要が高まっているため、データ帯域幅の要求は従来のフォン・ノイマンアーキテクチャの能力を超えたものとなった。 インメモリコンピューティング(IMC)は最近、分散データストレージとマイクロアーキテクチャレベルでの処理を可能にし、レイテンシとエネルギの両方を大幅に削減することで、このギャップに対処する有望なソリューションとして登場した。 本稿では,180nm CMOSプロセスで作製された最先端メモリデバイスY-Flashを基盤とした,Coalesced Tsetlin Machine InferenceのY-FlAsh技術に基づくIMPACT: InMemory ComPuting Architectureを提案する。 Y-Flashデバイスは近年、デジタルメモリやアナログメモリの用途で実証されており、高収率、非揮発性、低消費電力を実現している。 IMPACTはY-Flash配列を活用して、命題論理に基づく新しい機械学習アルゴリズムであるCoalesced Tsetlin Machine (CoTM)を実装している。 CoTMは、Tsetlin Automatica (TA) を使用して、並列節間で確率的にブール特徴選択を生成する。 IMPACTは、TAと重みを格納する2つの計算クロスバーで構成されている。 MNISTデータセットの検証を通じて、IMPACTは96.3%の精度を達成した。 IMPACTは、CNNベースのReRAMで2.23X、NOR-Flashでニューロモルフィックで2.46X、DNNベースのPCMで2.06Xのエネルギー効率の改善を実証した。

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