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南京大学缪峰团队提出迄今最高并行度的神经形态计算方案

2021-08-19

 

《科(ke)学(xue)》杂志在(zai)(zai)今年(nian)4月(yue)份提(ti)(ti)(ti)出(chu)了125个最具(ju)挑战(zhan)性的(de)前沿科(ke)学(xue)问(wen)题,其(qi)中信息科(ke)学(xue)领域(yu)(yu)的(de)首个问(wen)题便(bian)是(shi):计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)机处理(li)(li)速(su)度是(shi)否有(you)(you)上(shang)限?(Is there an upper limit to computer processing speed?)由(you)于(yu)发热问(wen)题,数字计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)机中处理(li)(li)器的(de)时(shi)钟频率在(zai)(zai)十多年(nian)来已经停止了增长,这也导致传统计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)机在(zai)(zai)有(you)(you)着大(da)(da)规(gui)模计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)需求的(de)物联网、自动驾驶等(deng)应用场(chang)景中面(mian)临(lin)巨大(da)(da)挑战(zhan)。突破(po)这一(yi)挑战(zhan)的(de)关(guan)键是(shi)发展并行(xing)(xing)计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)技术,通过提(ti)(ti)(ti)高并行(xing)(xing)度来提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng)处理(li)(li)速(su)度的(de)上(shang)限。但是(shi),常(chang)规(gui)的(de)多核、多芯片、多板卡并行(xing)(xing)计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)系统均采用“空间换时(shi)间”的(de)妥协方式来提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng)算(suan)(suan)(suan)力。如何利用新的(de)计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)硬(ying)件(jian)和计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)方案(an)来实现大(da)(da)规(gui)模并行(xing)(xing)计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan),从而实现信息处理(li)(li)速(su)度的(de)不断提(ti)(ti)(ti)升(sheng)(sheng)(sheng),是(shi)未来计(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)领域(yu)(yu)一(yi)个广受关(guan)注的(de)议题。

神(shen)经(jing)形(xing)态(tai)计(ji)算具(ju)备存算一体(ti)的(de)(de)特点,有望突(tu)破传统(tong)(tong)计(ji)算机的(de)(de)发展阻碍。针对如何在(zai)神(shen)经(jing)形(xing)态(tai)计(ji)算中克服(fu)常规并(bing)行(xing)计(ji)算方案所面(mian)临的(de)(de)挑战,南(nan)京(jing)大学(xue)物理学(xue)院缪(mou)峰教授团队提出用时(shi)(shi)间上连续的(de)(de)信(xin)号(hao)作为(wei)信(xin)息载体(ti),引入(ru)频率(lv)维度从而(er)实现(xian)并(bing)行(xing)神(shen)经(jing)形(xing)态(tai)计(ji)算的(de)(de)方案,打破了传统(tong)(tong)并(bing)行(xing)方案需(xu)要(yao)“用空间换取时(shi)(shi)间”的(de)(de)局(ju)面(mian)。相关研究成果以“Scalable massively parallel computing using continuous-time data representation in nanoscale crossbar array”(利用连续时(shi)(shi)间数据表达在(zai)纳(na)米尺度交(jiao)叉阵列(lie)上实现(xian)可扩展大规模并(bing)行(xing)计(ji)算)为(wei)题于 2021年7月8日发表在(zai)《自然-纳(na)米技(ji)术》(Nature Nanotechnology)期刊上。(论文链接(jie):http://www.nature.com/articles/s41565-021-00943-y)。

研究(jiu)团队(dui)(dui)基于忆阻(zu)器(qi)交叉阵(zhen)(zhen)列可(ke)以(yi)在(zai)时(shi)间上连(lian)续处理(li)信息的(de)(de)特性(xing),提出了在(zai)频(pin)域上采(cai)用(yong)频(pin)分(fen)(fen)复(fu)用(yong)实现并行(xing)(xing)(xing)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)的(de)(de)方案(an)。研究(jiu)团队(dui)(dui)利用(yong)该方案(an)设计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)了两(liang)种操作(zuo)模(mo)式(shi)(shi):并行(xing)(xing)(xing)读(du)取模(mo)式(shi)(shi)和(he)并行(xing)(xing)(xing)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)模(mo)式(shi)(shi),分(fen)(fen)别可(ke)以(yi)执行(xing)(xing)(xing)忆阻(zu)器(qi)阵(zhen)(zhen)列上电导矩(ju)(ju)阵(zhen)(zhen)的(de)(de)并行(xing)(xing)(xing)读(du)取和(he)矩(ju)(ju)阵(zhen)(zhen)-矩(ju)(ju)阵(zhen)(zhen)相乘运算(suan)的(de)(de)并行(xing)(xing)(xing)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)。进一步(bu),研究(jiu)团队(dui)(dui)将两(liang)个分(fen)(fen)别工作(zuo)在(zai)读(du)取和(he)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)模(mo)式(shi)(shi)下的(de)(de)阵(zhen)(zhen)列进行(xing)(xing)(xing)级联,配合无(wu)线射频(pin)模(mo)块(kuai),实现了多(duo)张图片的(de)(de)并行(xing)(xing)(xing)读(du)取、并行(xing)(xing)(xing)识(shi)别、与识(shi)别结(jie)果(guo)传输的(de)(de)功能演示。最后值(zhi)得一提的(de)(de)是(shi),在(zai)该工作(zuo)中,虽然团队(dui)(dui)利用(yong)忆阻(zu)器(qi)阵(zhen)(zhen)列作(zuo)为(wei)硬件(jian)(jian)展示,但是(shi)该频(pin)分(fen)(fen)复(fu)用(yong)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)技术(shu)可(ke)以(yi)广泛(fan)应用(yong)于相变存储(chu)器(qi)、磁隧穿结(jie)存储(chu)器(qi)、浮栅器(qi)件(jian)(jian)等其他神经形态(tai)计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)硬件(jian)(jian)上。该工作(zuo)为(wei)未来人工智能时(shi)代,填(tian)补海量数(shu)据计(ji)(ji)(ji)(ji)(ji)算(suan)需求所面临(lin)的(de)(de)算(suan)力缺(que)口提供了可(ke)行(xing)(xing)(xing)的(de)(de)技术(shu)途径(jing)。

南(nan)(nan)京大(da)学物(wu)(wu)理学院(yuan)博士研(yan)(yan)究生(sheng)王聪(cong)和梁世军副教授为该工作(zuo)第一(yi)作(zuo)者(zhe),缪峰教授为通讯作(zuo)者(zhe)。该工作(zuo)得到国家(jia)杰出青年(nian)科学基金、国家(jia)自然科学基金重点项(xiang)目(mu)、中科院(yuan)先(xian)导(dao)B项(xiang)目(mu)、南(nan)(nan)大(da)中央高(gao)校基本科研(yan)(yan)业(ye)务费原创(chuang)交(jiao)叉项(xiang)目(mu)等(deng)(deng)项(xiang)目(mu)资(zi)助,以及固体微结(jie)构物(wu)(wu)理国家(jia)重点实验室、人工微结(jie)构科学与技术协同创(chuang)新(xin)中心等(deng)(deng)支持(chi)。

图1. 频(pin)分复(fu)用神(shen)经(jing)形(xing)态(tai)并行计算方(fang)案,以及读取模(mo)式和计算模(mo)式的工作机制示(shi)意。

图2. 基于频分复(fu)用神经(jing)形态并(bing)行计算方(fang)案,对16张字母图片的并(bing)行读取、并(bing)行识(shi)别(bie)(bie)、与识(shi)别(bie)(bie)结果传输的示意图。

论(lun)文链(lian)接(jie):

 

 

 



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