ABSTRACT  till Denna omfattande översikt sammanfattar toppmoderna, utmaningar och framtidsutsikter för den neuroinspirerade databehandlingen med framväxande icke-flyktiga minnesenheter. För det första diskuterar vi efterfrågan på att utveckla neuroinspirerad arkitektur utöver dagens von-Neumann-arkitektur. För det andra sammanfattar vi de olika tillvägagångssätten för att utforma den neuromorfiska hårdvaran (digital kontra analog, spikning kontra nonspiking, online utbildning kontra offline utbildning) och diskutera varför framväxande icke-flyktiga minne är attraktivt för att genomföra synapserna i det neurala nätverket. Därefter diskuterar vi de önskade enhetsegenskaperna hos synapsenheterna (t.ex. flernivåtillstånd, viktuppdatering av ickelinjäritet/asymmetri, variation/brus) och kartlägger några representativa materialsystem och enhetsprototyper som rapporteras i litteraturen som visar analog konduktansinställning. Dessa kandidater inkluderar fasändringsminne, resistivt minne, ferroelektriskt minne, flytande gatetransistorer, etc. Därefter introducerar vi crossbar array arkitektur för att påskynda den viktade summa och vikt update operationer som ofta används i neuroinspirerade maskininlärning algoritmer, och granska de senaste framstegen av array-nivå experimentella demonstrationer för mönsterigenkänning uppgifter. Dessutom diskuterar vi frågor kring den perifera neuronkretsens utformning och presenterar en enhet-krets-algoritm codesign-metod för att utvärdera effekten av icke-ideala enhetseffekter på prestandan på systemnivå (t.ex. inlärningsnoggrannhet).  Artificiell intelligens (AI) som gör det möjligt för maskiner att tänka och agera som människor återupplivar, vilket är ett hett ämne idag inte bara i akademin utan också har en anmärkningsvärd social inverkan (t.ex., Googles AlphaGo [1]). Under de senaste åren har artificiella neurala nätverk (dvs. maskin/djup inlärning) visat signifikant förbättrad noggrannhet i storskalig visuell / auditory igenkänning och klassificering uppgifter, vissa även överträffar mänsklig nivå noggrannhet [2]. I synnerhet har Convolutional neural network (CNN) [3] och recidiverande neural network (RNN) [4] algoritmer och deras varianter visat sig vara effektiva i ett brett spektrum av bild-, video-, tal- och biomedicinska tillämpningar. För att uppnå inkrementell noggrannhet förbättring, state-of-the-art djupt lärande algoritmer tenderar att aggressivt ökar djupet och storleken på det neurala nätverket. Till exempel Microsofts Res-Net (som vann ImageNet 2015 bild klassificering konkurrens [5] ) har mer än 100 lager [6]. Detta innebär stora utmaningar för maskinvaruimplementeringar när det gäller beräkning, minne och kommunikationsresurser. Till exempel Googles staplade autoenkoder algoritm kunde framgångsrikt identifiera ansikten av katter från tio miljoner slumpmässiga bilder tagna från YouTube-videor [7]. Men denna uppgift utfördes på ett kluster av 16 000 processorkärnor som förbrukar ~ 100 kW kraft och använde tre dagar för att träna nätverket. Dagens djupa lärande tränas typiskt med grafisk bearbetningsenhet (GPU) acceleratorer på datacenter eller molnsidan. Specifika konstruerade acceleratorer som Manchester's SpiNNaker [8], Heidelberger's BrainScaleS [9], och Google's tensor processing unit (TPU) [10] har utvecklats för att köra storskaliga neuromorfa och / eller djupt lärande algoritmer. På den inbyggda systemet eller Internet of Things (IoT) edge computing sida, såsom autonom körning, smarta sensorer och bärbara enheter, allvarliga design begränsningar finns i prestanda, kraft, och Denna artikel erbjuder en läglig översyn av den senaste tekniken, utmaningar, och framtidsutsikter neuro-inspirerad dator med sådana framväxande icke-flyktiga minnesenheter.
En översyn av neuroinspirerad databehandling på icke-flyktiga minnen ges i Reference Ref.
Neuro-Inspired Computing With Emerging Nonvolatile Memorys
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}