インメモリコンピューティングのための磁気抵抗性メモリ装置の横軸配列
Seungchul Jung1, Hyungwoo Lee1, Sungmeen Myung1
1Samsung Advanced Institute of Technology, Samsung Electronics, Suwon-si, South Korea.
Nature
|January 13, 2022
まとめ
研究者は,低電力人工ニューラルネットワークのための新しい 64x64 MRAMクロスバー配列を開発しました. このインメモリコンピューティングのアプローチは,MRAMを克服して,レジスタンスサマーションを使用します.
科学分野:
- * 材料科学と工学
- * コンピュータ工学
- * 人工知能
背景:
- * 人工ニューラルネットワーク (ANN) は,非揮発性メモリを使用したインメモリコンピューティングを使用してしばしば実装される効率的なマルチアキュラート操作を必要とします.
- * スピン・トランスファー・トルク・マグネトレジスティブ・ランダム・アクセス・メモリ (MRAM) は実用的な利点があるが,低抵抗と高電力消費により従来のクロスバー・アレイでは課題に直面している.
- *既存のアナログインメモリコンピューティングのアプローチはレジスティブ,フェーズチェンジ,またはフラッシュメモリを使用していますが,MRAMの統合は困難です.
研究 の 目的:
- * アナログ人工ニューラルネットワークの加速のためにMRAMを使用する低電力,高性能のクロスバー配列を開発する.
- * 従来の電流相積横軸アーキテクチャにおける MRAM の低抵抗の限界を克服する.
- * 様々な機械学習タスクにおける MRAM 横軸配列の有効性を実証する.
主な方法:
- * MRAM セルを使用した 64 × 64 のクロスバー配列を設計し製造しました.
- * アナログの多重累積操作のための抵抗加算を用いた新しいアーキテクチャを実装した.
- * MRAM配列を28nmのメタルオキシード半導体 (CMOS) 読み取りエレクトロニクスと統合した.
主要な成果:
- * 2 層のパーセプトン (ソフトウェアベースライン: 95.24%) を使用して,修正された国家標準技術研究所 (MNIST) の数字を分類する際に93.23%の精度を達成しました.
- * 8層の視覚幾何学グループ-8 (VGG-8) のニューラルネットワークのエミュレーションで,測定誤差 (ソフトウェアベースライン: 99.28%) の 98.86% の精度が実証されました.
- * ニューラルネットワークの単一層を使用して 93.4%の精度で顔検出を成功裏に実装しました.
結論:
- * 開発されたMRAMクロスバー配列は,レジスタンスサマーションを通じて低抵抗の課題を効果的に解決し,効率的なアナログマルチアキュラート操作を可能にします.
- * MRAMベースのインメモリコンピューティングアーキテクチャは,低消費量,高性能の人工ニューラルネットワークの実装に重要な可能性を秘めている.
- * この技術は,ニューロモルフィックコンピューティングアプリケーションにおける MRAM の実用的で大規模な商業化への道を開きます.
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