最近一項使用Weebit納米硅氧化物(SiOx)的ReRAM技術的研究描繪了一種大腦啟發的人工智能(AI)系統,它可以執行無監督的學習任務,并獲得高精度結果。
這項工作是由米蘭理工大學的研究人員完成,并在最近與該公司的聯合論文中提出,該論文詳細介紹了基于Weebit的SiOx ReRAM的新型人工智能自學習演示。閃存技術被認為是取代NAND技術的主要候選者,因為它的速度可能比NAND快1000倍,能耗也比NAND低1000倍,同時運行時間也比NAND長100倍。Weebit的SiOx ReRAM之所以吸引人,還因為它可以利用現有的制造流程。
一些研究機構也關注著ReRAM在人工智能方面的應用。該大學開發了一種硬件設計,利用Weebit的ReRAM將卷積神經網絡(CNN)的效率與腦激發脈沖神經網絡(SNN)的可塑性結合起來,使硬件在學習新事物時不會忘記之前獲得的經過訓練的任務。此外,系統對運行頻率進行了調整,實現了節能,為自主AI系統的終身學習提供了可行的解決方案。
Weebit的ReRAM單元由兩層金屬組成,兩層金屬之間有一層氧化硅(SiOx),其材料可用于現有的生產線。
Daniele Ielmini教授和他的團隊研究了人工神經網絡(ANNs)在不忘記訓練過的任務的情況下獲取新信息的能力,它們比人類的目標識別能力要好。該團隊基于SiOx重路由的推理硬件能夠融合卷積神經網絡的效率和尖峰網絡的可塑性。在接受采訪時,Ielmini表示,該研究表明,此電路可靈活地調整操作頻率以節省電能,并能在高達50%的非培訓課程中持續學習。這優化了分類,使過濾器的再訓練成為可能,從而克服了標準ANN的遺忘過程。
Ielmini表示,到目前為止,人工智能硬件最大的挑戰是它所能學習的東西受到限制。例如,如果硬件被訓練識別某些數字,它只能識別它被訓練的數字,而不能識別任何額外數字。同樣,它也不能自己識別字母,因為它接觸的是數字。
這項研究的目的是開發一種基于ReRAM的可以持續學習的新硬件,結果顯示,基于已有的知識,他們推斷可以多學習50%。例如,它可以訓練硬件識別100個數字,而且它可以在沒有訓練的情況下識別額外100個數字。“這正是我們學習東西時大腦的運作機制。”
基本上,當大腦看到它能識別的東西時,有一個神經元代表目標。神經元每次放電,都會消耗能量。因為大腦想要高效能,內部反饋降低了神經元產生峰值的閾值,這最終允許終身學習,我們的研究人員可以用他們的硬件模擬使用ReRAM,同時在系統內實現高能量效率。“這是當今人工智能硬件的一大限制。”
首席執行官Coby Hanoch表示,Weebit Nano對在米蘭取得的成績并不感到意外,因為該公司已經與Ielmini及其團隊密切合作了三年多。“對我們來說,重要的是要證明我們的SiOx ReRAM不僅可以作為高級內存,還可以用于其他高級應用。” Weebit Nano一直堅信ReRAM在神經形態應用和其他高級應用方面具有巨大潛力。
該公司與許多研究人員就重新運行的潛在應用進行了合作。Hanoch介紹,Polimi研究公司的這項研究增加了當前人工智能系統的可塑性。“如今人工智能的常見方法是基于監督學習,你必須花費大量精力來訓練系統,而一旦訓練完成,它只能執行它被訓練的任務。”然而,人類的大腦無需大量訓練就能對物體進行分類,因為它具有可塑性,能夠僅從少量圖像投射出來。
ReRAM制造商Crossbar是SCAiLE聯盟的創始成員之一,該聯盟旨在創建使用這種記憶技術的人工智能平臺
Hanoch表示,雖然Weebit Nano繼續看好神經形態應用的潛力,但作為一家商業公司和預付費初創企業,公司仍將重點放在通過將嵌入式產品推向市場和開發離散的ReRAM產品來獲得初始收入。 “盡管如此,我們正在為未來做準備,神經形態系統將成為半導體行業的游戲規則改變者。”“谷歌、Facebook、微軟和英特爾等公司都在這一領域投入了大量精力,因為他們相信這一領域的巨大潛力,需要改進目前的ANN系統,因為它需要在云上大規模部署HW,而且耗電量非常高。”
Weebit已經申請了幾項專利,專注于SiOx ReRAM的制造、優化和編程技術,用于內存應用和設計創新。“這種回放設備也將成為未來基于回放的神經形態系統的基礎。”
最近與法國研究機構和長期合作伙伴Leti合作的一項專利,定義了在ReRAM中實現健全的多級存儲的一種有效方法,該方法允許每個單元存儲多比特的能力。這反過來在不增加內存單元或內存陣列大小的情況下增加內存存儲容量,使內存更經濟有效。雖然該方法是基于Weebit Nano的SiOx-based ReRAM,但它也可以擴展到任何ReRAM技術。“我們相信我們的專利將被許多想要實施MLC的ReRAM公司所要求,” “即使是那些不用它就可以實現MLC的人,如果他們想實現更多的級別,也很可能需要實施這樣的方法。”
Weebit并不是唯一一家探索ReRAM在人工智能方面潛力的公司。2019年初,名為SCAiLE(可升級AI for Learning at the Edge,包括重新路由制造商Crossbar)的聯盟成立,他們計劃創建使用重新路由的AI平臺。
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史海拾趣
關于電源反饋控制電路,網友們可能會提出多種問題,這些問題涵蓋了其工作原理、設計、應用、故障排查及優化等方面。以下是一些常見問題及其簡要回答:
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問題:什么是電源反饋控制電路,它的主要作用是什么?
回答:電源反饋控制電路是一種通過監測電源輸出電壓或電流,并將其與設定值進行比較,然后調整電源輸出以維持設定值的電路。它的主要作用是確保電源輸出的穩定性和準確性,無論負載如何變化,都能保持輸出電壓或電流在預定范圍內。 -
問題:電源反饋控制電路有哪些常見的拓撲結構?
回答:常見的電源反饋控制電路拓撲包括電壓模式控制(Voltage Mode Control, VMC)和電流模式控制(Current Mode Control, CMC)。電壓模式控制主要關注輸出電壓的穩定性,而電流模式控制則在電壓控制的基礎上增加了對輸出電流的直接控制,以提高瞬態響應和穩定性。 -
問題:如何設計有效的電源反饋控制電路?
回答:設計有效的電源反饋控制電路需要考慮多個因素,包括選擇合適的反饋元件(如電阻、電容、電感)、放大器類型(運算放大器、比較器等)、補償網絡設計(以改善穩定性和響應速度)、以及選擇合適的控制策略(如PID控制)。此外,還需要進行仿真和實驗驗證,以確保設計的電路能夠滿足性能指標。 -
問題:電源反饋控制電路中遇到穩定性問題時應該如何解決?
回答:遇到穩定性問題時,首先需要檢查反饋回路中的元件是否匹配良好,特別是補償網絡的設計是否合理。可以通過調整補償網絡的參數(如增加相位裕度)來改善穩定性。此外,檢查控制策略是否適合當前的應用場景,必要時可以更換控制策略或調整控制參數。 -
問題:電源反饋控制電路中的噪聲問題如何解決?
回答:噪聲問題通常來源于電源本身、外部環境或電路內部元件。解決噪聲問題的方法包括使用低噪聲的電源元件、增加濾波電路(如LC濾波器)、優化PCB布局以減少電磁干擾、以及采用差分放大器等噪聲抑制技術。 -
問題:電源反饋控制電路在哪些領域有廣泛應用?
回答:電源反饋控制電路在電子設備的各個領域都有廣泛應用,包括但不限于計算機電源、通信設備、工業控制、汽車電子、醫療設備、LED照明等。這些領域對電源的穩定性和效率要求很高,因此電源反饋控制電路成為不可或缺的一部分。
Andigilog是一家專注于提供模擬和混合信號集成電路解決方案的公司,以下是該公司發展的相關故事:
公司成立與早期發展:Andigilog成立于2002年,總部位于美國加利福尼亞州的圣何塞。該公司成立之初,專注于設計和銷售模擬和混合信號集成電路(IC),以滿足各種市場的需求。最初,公司的產品主要應用于電源管理、溫度監測和控制等領域。
技術創新與產品推出:Andigilog在成立初期就致力于技術創新和產品研發。隨著市場需求的不斷變化,公司不斷推出新型的集成電路產品,包括溫度傳感器、電源監測芯片等。這些產品具有高精度、低功耗、高集成度等優點,受到了客戶的青睞。
合作伙伴關系與市場拓展:為了擴大市場份額和提升品牌知名度,Andigilog與各種合作伙伴建立了緊密的合作關系。公司與全球各地的分銷商、代理商、原始設備制造商(OEM)等進行合作,共同開拓市場,推廣公司的產品。此外,Andigilog還與行業內的其他公司進行技術合作和產品整合,共同提供更完整的解決方案。
全球布局與生產基地:隨著業務的不斷擴展,Andigilog在全球建立了多個生產基地和銷售辦事處。除了在美國的總部外,公司還在亞洲、歐洲等地區設立了生產工廠和銷售辦事處,以更好地服務全球客戶。這些生產基地擁有先進的制造設備和技術,能夠滿足客戶對產品質量和交貨周期的要求。
持續發展與未來展望:作為一家專注于模擬和混合信號集成電路的公司,Andigilog將繼續致力于技術創新和產品發展。公司將不斷推出適應市場需求的新產品,提升生產效率和產品質量,以滿足客戶不斷變化的需求。同時,Andigilog也將繼續關注行業的發展趨勢和技術變革,不斷調整戰略,保持在行業內的競爭優勢。
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