Создан новый класс электронных устройств для нейроморфных вычислений.

Для увеличения эффективности обучения и последующего использования нейронных сетей сегодня требуются специализированные электронные и вычислительные устройства. Исследователи, работающие над этим вопросом, разработали много различных типов тензорных процессоров, в основе которых лежат разные подходы к решению данной задачи. Тензорный процессор – это процессор, нейроморфная архитектура которого устроена по принципу работы головного мозга человека.

Учёные из института Макса Планка (Германия) взяли на себя труд изучить почти все виды тензорных процессоров и выяснили, что лишь малая часть таких процессоров функционирует на базе т.н. мемконденсаторов (memcapacitor), электрических конденсаторов с эффектом памяти, которые являются активными элементами процессоров. Большинство тензорных процессоров работает либо на базе цифровой архитектуры, либо на основе комбинации аналоговый и цифровых технологий, либо на  мемристорах.

Исследователи предположили, что мемконденсаторы не получили широкое распространение по ряду причин: во-первых, данная технология еще довольно плохо проработана, во-вторых, мемконденсаторы имеют узкий динамический диапазон, что, в свою очередь, обуславливает сложность в масштабировании систем, реализованных с их применением.

Однако несмотря на эти сложности, тензорные процессоры на базе мемконденсаторов являются весьма перспективными благодаря важному преимуществу – возможности создания нейроморфных устройств, имеющих максимальный по сравнению с аналогами, уровень энергосбережения. Предположительно, это происходит благодаря тому, что в основе функционирования мемконденсаторов лежит уровень электрического поля, а не сила электрического тока, а, как известно, отношение сигнал/шум в первом случае всегда выше.

Таким образом, перед исследователями встала задача по оптимизации интеграции мемконденсаторов в электронные устройства для нейроморфных вычислений. Решение данной задачи было найдено в изоляции электрического заряда. Учёным удалось разработать такое устройство, которое даёт возможность контролировать уровень сцепления электрического поля управляющего электрода (затвора) и нижнего электрода емкостной ячейки памяти при помощи еще одного слоя в структуре ячейки, называемого защитным слоем, который является активным элементом аналоговой ячейки памяти, способной запоминать уровень сигнала, т.е. хранить различные значения, а именно эта функция и востребована в искусственных нейронных сетях.

Для того, чтобы протестировать работу мемконденсаторов, исследователи создали специальный чип, в который инсталлировали 156 таких устройств, получив таким образом примитивную нейронную сеть, обученную распознавать 3 буквы "M", "P" и "I". Серия экспериментов с этой сетью показала, что её эффективность составляет 3 500 тензорных операций на Ватт при 8-битной точности. Следует отметить, что это в 35-300 раз больше, чем аналогичные показатели для устройств такого типа, созданных на базе мемрезисторов. Учёные считают, что их открытие позволит применять мемконденсаторы в системах управления большими и сложными нейронными сетями с миллиардами параметров и крайне низким энергопотреблением.

Источник: dailytechinfo.org

 

Задать вопрос