A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A ReRAM-Based Row-Column-Oriented Memory Architecture for Convolutional Neural Networks Uma arquitetura de memória orientada a linha e coluna baseada em ReRAM para redes neurais convolucionais

Yan CHEN, Jing ZHANG, Yuebing XU, Yingjie ZHANG, Renyuan ZHANG, Yasuhiko NAKASHIMA

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Resumo:

Uma estrutura eficiente de memória de acesso aleatório resistiva (ReRAM) é desenvolvida para acelerar a rede neural convolucional (CNN) alimentada pela computação na memória. Um novo circuito de célula ReRAM é projetado com acessibilidade bidirecional (2-D). Todo o sistema de memória é organizado como uma matriz 2-D, na qual células de memória específicas podem ser acessadas de forma idêntica por localidade de coluna e linha. Para os cálculos na memória das CNNs, apenas células relevantes em uma submatriz idêntica são acessadas por operações de leitura 2-D, o que dificilmente é implementado por células ReRAM convencionais. Desta forma, o acesso redundante (coluna ou linha) das estruturas ReRAM convencionais é evitado para eliminar a movimentação desnecessária de dados quando as CNNs são processadas na memória. A partir dos resultados da simulação, a eficiência de energia e largura de banda da estrutura de memória proposta é 1.4x e 5x de uma arquitetura ReRAM de última geração, respectivamente.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E102-C No.7 pp.580-584
Data de publicação
2019/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1353
DOI
10.1587/transele.2018CTS0001
Tipo de Manuscrito
BRIEF PAPER
Categoria

autores

Yan CHEN
  Hunan University,Nara Institute of Science and Technology
Jing ZHANG
  Hunan University
Yuebing XU
  Hunan University
Yingjie ZHANG
  Hunan University
Renyuan ZHANG
  Nara Institute of Science and Technology
Yasuhiko NAKASHIMA
  Nara Institute of Science and Technology

Palavra-chave