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面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究

面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究

作者：趙美然
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-05-01
開本： 其他 頁數(shù)： 0
中 圖 價(jià):¥59.3(7.5折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究 版權(quán)信息

面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究 本書特色

深度學(xué)習(xí)算法的興起帶來了智能化的信息技術(shù)革命。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算是一種數(shù)據(jù)為中心的任務(wù)，需要計(jì)算硬件具有高性能、低功耗的處理能力。基于傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的計(jì)算需要大量數(shù)據(jù)搬移，無法實(shí)現(xiàn)高能效的處理。然而，基于阻變陣列的存算一體系統(tǒng)中，存儲(chǔ)和計(jì)算都發(fā)生在原位，不需要數(shù)據(jù)搬移。這種全新的計(jì)算架構(gòu)可以并行的完成乘累加操作，能夠高能效、低延時(shí)地實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這也是近年來廣受追捧的原因。本書在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之下構(gòu)建了全新的計(jì)算架構(gòu)，能夠高能效、低延時(shí)地實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，在近些年廣受歡迎。

面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算引發(fā)了新一輪信息技術(shù)革命，也對(duì)硬件的性能提出了更高的需求。基于模擬型阻變存儲(chǔ)器的存算一體系統(tǒng)可以有效緩解存儲(chǔ)墻問題，阻變存儲(chǔ)器的可靠性退化問題是影響存算一體系統(tǒng)準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因素，當(dāng)前尚缺乏面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可靠性研究。 本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的應(yīng)用需求出發(fā)，建立了從器件到系統(tǒng)的跨層次可靠性分析與評(píng)估框架；圍繞模擬型阻變存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)保持特性建立了適用于多阻態(tài)、多溫度和多陣列形態(tài)的陣列級(jí)保持特性退化模型；針對(duì)現(xiàn)有的循環(huán)耐久性表征方法難以模擬在線訓(xùn)練時(shí)權(quán)重更新的問題提出了小步長(zhǎng)增量阻變方法，并通過階段式采樣模擬阻變曲線證明了循環(huán)耐久性的耦合效應(yīng)是導(dǎo)致在線訓(xùn)練準(zhǔn)確率損失的直接原因。 本書可供從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、阻變存儲(chǔ)器、可靠性研究的高校師生、科研院所研究人員及相關(guān)技術(shù)人員閱讀參考。

面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究 目錄

第1章引言
1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件概述
1.2阻變存儲(chǔ)器件與存算一體技術(shù)
1.2.1阻變存儲(chǔ)器概述
1.2.2模擬型阻變存儲(chǔ)器概述
1.2.3基于阻變存儲(chǔ)器的存算一體原理
1.3面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阻變存儲(chǔ)器可靠性研究現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)
1.3.1可靠性研究現(xiàn)狀
1.3.2面臨的關(guān)鍵問題與挑戰(zhàn)
1.4本書內(nèi)容安排 第2章面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器可靠性評(píng)估方法
2.1可靠性評(píng)估框架
2.2可靠性評(píng)估參數(shù)與需求
2.3可靠性表征方法
2.3.1模擬型阻變器件單元與陣列
2.3.2測(cè)試系統(tǒng)
2.3.3測(cè)試方法
2.4可靠性模擬方法
2.5可靠性影響的量化方法
2.6本章小結(jié) 第3章面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)保持特性研究
3.1數(shù)據(jù)保持特性行為分析與建模
3.1.1多阻態(tài)的數(shù)據(jù)保持特性分析與建模
3.1.2多溫度的數(shù)據(jù)保持特性分析與建模
3.1.3差分陣列的數(shù)據(jù)保持特性分析與建模
3.2數(shù)據(jù)保持特性的物理機(jī)理研究
3.3數(shù)據(jù)保持特性對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率的影響
3.3.1面向雙層感知機(jī)的數(shù)據(jù)保持退化影響評(píng)估
3.3.2面向RESNET-20的數(shù)據(jù)保持退化影響評(píng)估
3.4本章小結(jié) 第4章面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)耐久性研究
4.1循環(huán)耐久性行為分析與建模
4.1.1耐擦寫次數(shù)與動(dòng)態(tài)范圍的關(guān)系
4.1.2循環(huán)耐久性退化對(duì)非線性的影響
4.1.3循環(huán)耐久性退化對(duì)開關(guān)比的影響
4.2循環(huán)耐久性的物理機(jī)理研究
4.3循環(huán)耐久性對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率的影響
4.4本章小結(jié) 第5章總結(jié)與展望
5.1全書工作總結(jié)
5.2本書工作主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
5.3下一步研究工作的展望 參考文獻(xiàn) 在學(xué)期間完成的相關(guān)學(xué)術(shù)成果 致謝
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面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬型阻變存儲(chǔ)器的可靠性研究 作者簡(jiǎn)介

趙美然,2013年9月考入西安交通大學(xué)電子與信息學(xué)院微電子科學(xué)與工程專業(yè)，2017年7月本科畢業(yè)并獲得工學(xué)學(xué)士學(xué)位。同年9月進(jìn)入清華大學(xué)集成電路學(xué)院學(xué)習(xí)，師從高濱副教授，2022年6月畢業(yè)取得博士學(xué)位。博士期間共發(fā)表17篇SCI/EI論文和四項(xiàng)專利，其中以學(xué)生第一作者共發(fā)表了7篇論文，包括一篇“ESI高被引論文” 和兩篇行業(yè)頂會(huì)IEDM，其個(gè)人谷歌被引次數(shù)超過300。博士期間曾獲得2020年中國電子學(xué)會(huì)集成電路特等獎(jiǎng)學(xué)金、國家獎(jiǎng)學(xué)金等榮譽(yù)，博士畢業(yè)論文當(dāng)選2022年清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文。

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