論文の概要: Current Opinions on Memristor-Accelerated Machine Learning Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12644v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 05:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:27:54.365693
• Title: Current Opinions on Memristor-Accelerated Machine Learning Hardware
• Title（参考訳）: Memristor-Accelerated Machine Learningハードウェアの現状と課題
• Authors: Mingrui Jiang, Yichun Xu, Zefan Li, Can Li,
• Abstract要約: 本論文は,メムリスタをベースとした機械学習アクセラレータの現状を概観する。 本論では, デバイス変動, 周辺回路の効率性, 設計と最適化の体系化など, この分野に残る重要な課題について論じる。 Memristorベースのアクセラレーターは、特に電力効率が最重要であるエッジアプリケーションにおいて、AIハードウェアの能力を著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.670055193544993
• License:
• Abstract: The unprecedented advancement of artificial intelligence has placed immense demands on computing hardware, but traditional silicon-based semiconductor technologies are approaching their physical and economic limit, prompting the exploration of novel computing paradigms. Memristor offers a promising solution, enabling in-memory analog computation and massive parallelism, which leads to low latency and power consumption. This manuscript reviews the current status of memristor-based machine learning accelerators, highlighting the milestones achieved in developing prototype chips, that not only accelerate neural networks inference but also tackle other machine learning tasks. More importantly, it discusses our opinion on current key challenges that remain in this field, such as device variation, the need for efficient peripheral circuitry, and systematic co-design and optimization. We also share our perspective on potential future directions, some of which address existing challenges while others explore untouched territories. By addressing these challenges through interdisciplinary efforts spanning device engineering, circuit design, and systems architecture, memristor-based accelerators could significantly advance the capabilities of AI hardware, particularly for edge applications where power efficiency is paramount.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の先例のない進歩は、ハードウェアに多大な需要を与えてきたが、従来のシリコンベースの半導体技術は、その物理的および経済的限界に近づいており、新しいコンピューティングパラダイムの探求を促している。 Memristorは、インメモリアナログ計算と大規模な並列処理を可能にする有望なソリューションを提供する。 この原稿は、memristorベースの機械学習アクセラレータの現状をレビューし、ニューラルネットワークの推論を加速するだけでなく、他の機械学習タスクにも取り組みながら、プロトタイプチップの開発において達成されたマイルストーンを強調している。 さらに重要なことは、デバイスの変化、効率的な周辺回路の必要性、体系的な共設計と最適化など、この分野に残る重要な課題について、我々の意見について議論することである。 我々はまた、将来的な方向性についての見解を共有しており、そのうちのいくつかは既存の課題に対処する一方で、他は触れられていない領域を探索する。 デバイスエンジニアリング、回路設計、システムアーキテクチャにまたがる学際的な取り組みを通じてこれらの課題に対処することで、メムリスタベースのアクセラレーターはAIハードウェア、特に電力効率が最重要となるエッジアプリケーションの性能を大幅に向上させることができる。

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