（原标题：首个搀杂内存技能九游会J9，达成片上AI学习和推理）

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着手 ： 践诺编译 自semiconductor-digest 。

一家由法国科学家构成的团队，开采出首个或者支柱东说念主工神经累积进行自适合腹地窥伺和推理的搀杂存储器技能，从而冲破了长久以来截止角落AI（edge-AI）高效学习的技能瓶颈。

在《天然-电子学》（Nature Electronics）上发表的一篇题为《一种同期用于窥伺和推理的铁电忆阻器存储器》（A Ferroelectric-Memristor Memory for Both Training and Inference）的论文中，该团队淡薄了一种全新的搀杂存储系统。该系统将两种此前不兼容的技能——铁电电容（ferroelectric capacitors）和忆阻器（memristors）——的最好特色讨论到单一的、与CMOS技能兼容的存储堆栈中。这项新颖的架构为角落AI最难办的一个挑战提供了一个期待已久的惩办决议：如安在芯片上同期进行学习和推理，同期不用费过多动力或超出硬件截止。

这项谈判由CEA-Leti牵头，并有来自多个法国微电子谈判中心的科学家参与。该名堂阐明了在芯片上进行窥伺是可能的，而且能达到有竞争力的准确性，从而幸免了对离线更新（off-chip updates）和复杂外部系统的需求。该团队的改变使得自动驾驶汽车、医疗传感器和工业监控器等角落系统和配置或者证据及时数据进行学习，即时调理模子（adapting models on the fly），同期严格鸿沟能耗和硬件磨损。

挑战：一个两难的衡量

角落AI既需要推理（读取数据以作念出决策），也需要学习（证据新数据更新模子）。但直到现在，存储技能只可很好地完成其中一项：

忆阻器（电阻式当场存取存储器）擅长推理，因为它们不错存储模拟权重（analog weights），在读取操作时能效高，并支柱存内推断（in-memory computing）。

铁电电容（FeCAPs）允许快速、奸险耗的更新，但其读取操作是破裂性的，因此不相宜推理。

因此，硬件缱绻师濒临着一个遴荐：要么偏向推理并将窥伺外包给云霄，要么尝试在芯片上进行窥伺但要承担高资本和有限的持久性。

在角落进行窥伺

该团队的中枢念念想是，天然忆阻器的模拟精度（analog precision）足以知足推理需求，但它无法知足学习的需求，因为学习需要进行小而渐进的权重调理。

“受量化神经累积（quantized neural networks）的启发，咱们接管了一种搀杂法度：正向和反向传播（Forward and backward passes）使用存储在忆阻器中的低精度模拟权重，而更新则通过更高精度的FeCAPs达成。忆阻器会证据存储在FeCAPs中的最高灵验位（most-significant bits）进行周期性重新编程，从而确保高效和准确的学习，”论文的第一作家Michele Martemucci说。

冲破：一个存储器，两种特色

该团队缱绻了一个由掺硅氧化铪（silicon-doped hafnium oxide）和钛接收层（titanium scavenging layer）构成的调和存储堆栈（unified memory stack）。这种双模配置（dual-mode device）不错证据其电学“酿成”容貌，既能四肢FeCAPs开动，也能四肢忆阻器开动。

不异的存储单位不错证据其景象，用于精准的数字权重存储（窥伺）和模拟权重抒发（推理）。

一种无需崇拜数模调换器（DAC）的数模调换法度（digital-to-analog transfer method），不错将FeCAPs中荫藏的权重调换为忆阻器中的电导水平（conductance levels）。

该硬件是使用圭臬的130纳米CMOS技能，在一个包含18,432个配置的阵列上制造和测试的，将这两种存储器相配外围电路集成到单一芯片上。

除了CEA-Leti，谈判团队还包括来自格勒诺布尔阿尔卑斯大学（Université Grenoble Alpes）、CEA-List、法国国度科学谈判中心（CNRS）、波尔多大学（University of Bordeaux）、波尔多国立高级理工学院（Bordeaux INP）、法国IMS、巴黎-萨克雷大学（Université Paris-Saclay）和纳米科学与纳米技能中心（C2N）的科学家。

https://www.semiconductor-digest.com/french-team-led-by-cea-leti-develops-first-hybrid-memory-technology-enabling-on-chip-ai-learning-and-inference/

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