論文の概要: Towards a Cryogenic CMOS-Memristor Neural Decoder for Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14525v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:28:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:58.544305
• Title: Towards a Cryogenic CMOS-Memristor Neural Decoder for Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 量子エラー補正のための極低温CMOS膜ニューラルデコーダを目指して
• Authors: Pierre-Antoine Mouny, Maher Benhouria, Victor Yon, Patrick Dufour, Linxiang Huang, Yann Beilliard, Sophie Rochette, Dominique Drouin, Pooya Ronagh,
• Abstract要約: ASICアーキテクチャは、効率的なベクトル行列乗算のためにmemristorクロスバーを用いたインメモリコンピューティングを採用している。 ASICの低温特性評価を行い、室温と低温の両方で1.2Kまでの性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a novel approach utilizing a scalable neural decoder application-specific integrated circuit (ASIC) based on metal oxide memristors in a 180nm CMOS technology. The ASIC architecture employs in-memory computing with memristor crossbars for efficient vector-matrix multiplications (VMM). The ASIC decoder architecture includes an input layer implemented with a VMM and an analog sigmoid activation function, a recurrent layer with analog memory, and an output layer with a VMM and a threshold activation function. Cryogenic characterization of the ASIC is conducted, demonstrating its performance at both room temperature and cryogenic temperatures down to 1.2K. Results indicate stable activation function shapes and pulse responses at cryogenic temperatures. Moreover, power consumption measurements reveal consistent behavior at room and cryogenic temperatures. Overall, this study lays the foundation for developing efficient and scalable neural decoders for quantum error correction in cryogenic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,180nmCMOS技術における金属酸化物膜を用いたスケーラブルなニューラルデコーダアプリケーション専用集積回路(ASIC)を用いた新しいアプローチを提案する。 ASICアーキテクチャは、効率的なベクトル行列乗算(VMM)のためにmemristorクロスバーを用いたインメモリコンピューティングを採用している。 ASICデコーダアーキテクチャは、VMMとアナログシグモイドアクティベーション関数とを具備した入力層と、アナログメモリ付きリカレント層と、VMMとしきい値アクティベーション関数を備えた出力層とを含む。 ASICの低温特性評価を行い、室温と低温の両方で1.2Kまでの性能を示す。 その結果,低温下での安定した活性化関数形状とパルス応答が示唆された。 さらに, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 室温, 温度, 室温, 温度, 室温, 温度 本研究は、低温環境における量子誤り訂正のための効率的でスケーラブルなニューラルデコーダの開発の基礎となるものである。

関連論文リスト

• Cryogenic Control and Readout Integrated Circuits for Solid-State Quantum Computing [44.99833362998488]
  低温集積回路(ICs)は、室温エレクトロニクスの代替となる可能性がある。 低温で作動すると 電子ノイズが抑制され クビット制御精度が向上する CMOS ICでは、低温電界効果トランジスタの信頼性が低いため、回路設計の不確かさが生じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T11:15:45Z)
• An Integrated Deep-Cryogenic Temperature Sensor in CMOS Technology for Quantum Computing Applications [0.7852714805965528]
  超伝導(SC)薄膜の臨界電流の温度依存性に基づいて,CMOS技術におけるサブ-1K温度センサを提案する。 回路は1.5uWを放出し、15mK以下の環境温度で動作し、温度分解能は10mK以下である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T19:43:26Z)
• Resistive Memory-based Neural Differential Equation Solver for Score-based Diffusion Model [55.116403765330084]
  スコアベースの拡散のような現在のAIGC法は、迅速性と効率性の点で依然として不足している。 スコアベース拡散のための時間連続型およびアナログ型インメモリ型ニューラル微分方程式解法を提案する。 我々は180nmの抵抗型メモリインメモリ・コンピューティング・マクロを用いて,我々の解を実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:34:35Z)
• Mem-elements based Neuromorphic Hardware for Neural Network Application [0.0]
  この論文は、低消費電力の機械学習アクセラレーターにおけるmemristiveとmemcapacitiveのクロスバーアレイの利用を調査し、ディープニューラルネットワーク(DNN)のための包括的な共設計フレームワークを提供する。 このモデルは、PythonとPyTorchのハイブリッドアプローチによって実装され、8層VGGネットワーク上のメモリとメモリ容量のクロスバーアレイを備えたCIFAR-10データセットに対して、例外的なトレーニング精度90.02%と91.03%を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T14:28:40Z)
• EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
  心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:37:49Z)
• Deep Neuromorphic Networks with Superconducting Single Flux Quanta [45.60688252288563]
  ニューロモルフィック回路(Neuromorphic circuits)は、高効率を達成するために脳が使用する技術を利用するコンピューティングにおける有望なアプローチである。 既存の多くのニューロモルフィック回路は、脳の操作をより良く模倣するために、新しい技術の非伝統的で有用な性質に依存している。 そのような技術の一つが単一磁束量子(SFQ)論理であり、そのデータは磁束(磁束)の量子で表される低温超伝導技術である。 回路内のフラクトンの動きは、ニューロンのスパイク現象に似た量子化された電圧パルス(SFQパルス)を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T10:44:02Z)
• Conditional Generative Models for Simulation of EMG During Naturalistic Movements [45.698312905115955]
  本稿では、運動単位活性化電位波形を生成するために、逆向きに訓練された条件付き生成ニューラルネットワークを提案する。 本研究では,より少ない数の数値モデルの出力を高い精度で予測的に補間できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T14:49:02Z)
• Cryogenic characterization and modeling of a CMOS floating-gate device for quantum control hardware [0.0]
  350nmの商用CMOS技術で実現したフローティングゲートデバイスを低温で評価・モデル化する。 この装置はフローティングゲートノードに不揮発性電荷を蓄積し、ファウラー・ノルドハイムトンネルと衝撃電離型熱電子注入によって双方向に修正することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T19:31:42Z)
• A reconfigurable neural network ASIC for detector front-end data compression at the HL-LHC [0.40690419770123604]
  ニューラルネットワークのオートエンコーダモデルを放射線耐性ASICに実装して、損失のあるデータ圧縮を行うことができる。 これは、粒子物理学アプリケーション用に設計されたニューラルネットワークの耐放射線性オンディテクタASIC実装である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-04T18:06:23Z)
• Non-Autoregressive Transformer ASR with CTC-Enhanced Decoder Input [54.82369261350497]
  CTCモジュールの予測を精算することでターゲットシーケンスを生成するCTC拡張NARトランスを提案する。 実験結果から,Aishell-1およびAishell-2データセットでは,Aishell-1およびAishell-2データセットの絶対CER劣化が0。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T15:00:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。