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题名/责任者:

面向神经网络的模拟型阻变存储器的可靠性研究/赵美然著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-65830-6/CNY79.00

载体形态项:

125页, [9] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Reliability research of analog resistive random access memory for neural networks

丛编项:

清华大学优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

赵美然 著

学科主题:

人工神经网络-存贮器-可靠性-研究

中图法分类号:

TP183

中图法分类号:

TP333

书目附注:

有书目 (第107-120页)

提要文摘附注:

神经网络计算引发了新一轮信息技术革命, 也对硬件的性能提出了更高的需求。基于模拟型阻变存储器的存算一体系统可以有效缓解存储墙问题, 阻变存储器的可靠性退化问题是影响存算一体系统准确率的关键因素, 当前尚缺乏面向神经网络应用的可靠性研究。本书从神经网络计算的应用需求出发, 建立了从器件到系统的跨层次可靠性分析与评估框架 ; 围绕模拟型阻变存储器的数据保持特性建立了适用于多阻态、多温度和多阵列形态的阵列级保持特性退化模型 ; 针对现有的循环耐久性表征方法难以模拟在线训练时权重更新的问题提出了小步长增量阻变方法, 并通过阶段式采样模拟阻变曲线证明了循环耐久性的耦合效应是导致在线训练准确率损失的直接原因。

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