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重新思考 – ReRAM在人工智能中的应用

发现以存储为中心的计算架构的优势

通过训练机器来感知和辨识无穷无尽的大量的数据,如视频流、图片、对话或者文本文件,人工智能正在开创一个计算领域的新纪元。今天,通过被用来训练各种算法和创建新的应用,数据也因此有机会成为利润中心。更多的数据训练,更加智能的人工智能算法。

来自传感器的数据可以在芯片上存储,直接传送给深度神经网络,并采取相应的行动。非易失性存储器技术,如Crossbar的ReRAM,可以被直接集成于逻辑电路中,从而产生全新的以存储为中心的计算架构。ReRAM的超越了各种传统非易失性存储器技术的优越特性,帮助人们应对这些算法所要求的性能和能耗的挑战。各种高性能计算应用,例如人工智能,需要在处理器、存储和输入输出之间具备高带宽和低延迟的特性。Crossbar ReRAM技术通过减小存储和计算之间的差距,带来了显著的性能提升。


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ReRAM在人工智能应用的关键特性: