Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A ReRAM-Based Row-Column-Oriented Memory Architecture for Convolutional Neural Networks Seni Bina Memori Berorientasikan Baris-Lajur Berasaskan ReRAM untuk Rangkaian Neural Konvolusi

Yan CHEN, Jing ZHANG, Yuebing XU, Yingjie ZHANG, Renyuan ZHANG, Yasuhiko NAKASHIMA

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Struktur memori capaian rawak rintangan (ReRAM) yang cekap dibangunkan untuk mempercepatkan rangkaian neural convolutional (CNN) yang dikuasakan oleh pengiraan dalam memori. Litar sel ReRAM baru direka dengan kebolehcapaian dua arah (2-D). Keseluruhan sistem ingatan disusun sebagai tatasusunan 2-D, di mana sel memori tertentu boleh diakses secara identik oleh kedua-dua lokasi lajur dan baris. Untuk pengiraan dalam ingatan CNN, hanya sel yang berkaitan dalam sub-tatasusunan yang sama diakses oleh operasi baca keluar 2-D, yang hampir tidak dilaksanakan oleh sel ReRAM konvensional. Dengan cara ini, akses berlebihan (lajur atau baris) struktur ReRAM konvensional dihalang untuk menghapuskan pergerakan data yang tidak diperlukan apabila CNN diproses dalam ingatan. Daripada hasil simulasi, kecekapan tenaga dan lebar jalur bagi struktur memori yang dicadangkan adalah masing-masing 1.4x dan 5x seni bina ReRAM terkini.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E102-C No.7 pp.580-584
Tarikh penerbitan
2019/07/01
Diumumkan
ISSN dalam talian
1745-1353
DOI
10.1587/transele.2018CTS0001
Jenis Manuskrip
BRIEF PAPER
kategori

Pengarang

Yan CHEN
  Hunan University,Nara Institute of Science and Technology
Jing ZHANG
  Hunan University
Yuebing XU
  Hunan University
Yingjie ZHANG
  Hunan University
Renyuan ZHANG
  Nara Institute of Science and Technology
Yasuhiko NAKASHIMA
  Nara Institute of Science and Technology

Kata kunci

Contents [show]