приборы
630
0
23 декабря 2021
Мемристоры: новая элементная база для нейроморфных вычислений

В следующие пять лет четверть всех данных, которые будут обрабатываться вычислительными системами планеты, будут составлять данные, получаемые в реальном времени. Для их обработки потребуется создание высокопроизводительных компьютерных систем нового поколения с низким энергопотреблением и возможностью выполнения нейроморфных вычислений. Однако современные электронные устройства пока не могут обеспечить нужных условий для реализации импульсных нейронных сетей, которые лежат в основе таких вычислений. В этой лекции Наталья Андреева, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры микро- и наноэлектроники, ведущий научный сотрудник НОЦ «Нанотехнологии» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» расскажет об основных направлениях развития новой электронной компонентной базы для аппаратной реализации нейроморфных вычислений, а также о физических принципах работы мемристоров.

Сегодня существует несколько подходов повышения производительности вычислительных систем: увеличение числа ядер процессора, переход к многопоточным вычислениям, использование облачных вычислений, встраивание нейросетевых моделей. Обычно они реализуются с помощью графических ускорителей GPU или тензорных процессоров TPU. Но это требует огромных вычислительных ресурсов множества мощнейших компьютеров из-за ограниченной пропускной способности канала «процессор-память» традиционной компьютерной архитектуры Фон Неймана. В основе всех нейроморфных процессоров лежит попытка эмулировать биологическую нейронную сеть на другой архитектуре и заложить алгоритмы обработки информации, которые работают в мозге. В лекции Натальи Андреевой речь пойдет о том, с какими ограничениями сталкиваются ученые при попытке реализовать нейроморфные вычисления на существующей электронной базе и как их можно преодолеть.

Вы узнаете:

  • Как увеличивают производительность вычислительных систем
  • Что такое in-memory и near-memory вычисления
  • Какие новые виды компьютерной памяти сегодня разрабатываются
  • Как устроены мемристоры и как их создают
  • Какие архитектуры разрабатываются на мемристивной базе
Наверх
Будь первым, кто оставит комментарий