• 1.

    هورويتز ، م. مشكلة الطاقة في الحوسبة (وما يمكننا فعله حيال ذلك). في بروك. المؤتمر الدولي لدوائر الحالة الصلبة (ISSCC) 10-14 (IEEE ، 2014).

  • 2.

    Keckler، SW، Dally، WJ، Khailany، B.، Garland، M. & Glasco، D. GPUs ومستقبل الحوسبة المتوازية. IEEE Micro 31، 7-17 (2011).

    مقالة Google Scholar

  • 3.

    سونج ، جيه وآخرون. وحدة معالجة عصبية ذات بنية فراشة 11.5TOPS / W 1024-MAC ذات نواة مزدوجة مدركة للتناثر في شركة نفط الجنوب الرائدة 8 نانومتر. في 2019 IEEE Int. ملخص مؤتمر دوائر الحالة الصلبة للأوراق الفنية (ISSCC) 130-131 (IEEE، 2019).

  • 4.

    سيباستيان ، إيه وآخرون. أجهزة الذاكرة وتطبيقات الحوسبة في الذاكرة. نات. النانو. 15، 529-544 (2020).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 5.

    وانج ، زد وآخرون. مواد التحويل المقاومة لمعالجة المعلومات. نات. القس ماطر. 5، 173–195 (2020).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 6.

    Ielmini، D. & Wong، HP In-memory computing مع أجهزة تبديل مقاومة. نات. إلكترون. 1، 333–343 (2018).

    مقالة Google Scholar

  • 7.

    فيرما ، ن. وآخرون. الحوسبة في الذاكرة: التطورات والآفاق. دوائر الحالة الصلبة IEEE Mag. 11، 43-55 (2019).

    مقالة Google Scholar

  • 8.

    وو ، ج. وآخرون. تحسين السلوك التشابكي تحت نبضات متطابقة باستخدام AlOx/ HfO2 مجموعة ثنائية الطبقة RRAM للأنظمة العصبية. جهاز IEEE Electron Lett. 37، 994-997 (2016).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 9.

    ياو ، ب. وآخرون. تصنيف الوجه باستخدام المشابك الإلكترونية. نات. كومون. 8، 15199 (2017).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 10.

    وو ، هـ وآخرون. تحسين الجهاز والدائرة لـ RRAM للحوسبة العصبية. في 2017 اجتماع IEEE الدولي للأجهزة الإلكترونية 11.5.1-11.5.4 (IEEE ، 2017).

  • 11.

    لي ، سي وآخرون. التعلم في الموقع الفعال والتكيف الذاتي في شبكات memristor العصبية متعددة الطبقات. نات. كومون. 9، 2385 (2018).

    ADS المادة الباحث العلمي من Google

  • 12.

    تشين ، دبليو وآخرون. حوسبة غير متطايرة في الذاكرة مدمجة مع CMOS لمعالجات AI المتطورة. نات. إلكترون. 2، 420-428 (2019).

    المادة CAS الباحث العلمي من Google

  • 13.

    ياو ، ب. وآخرون. شبكة عصبية تلافيفية memristor منفذة بالكامل للأجهزة. طبيعة سجية 577، 641–646 (2020).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 14.

    لو جالو ، إم وآخرون. حوسبة مختلطة الدقة في الذاكرة. نات. إلكترون. 1، 246-253 (2018).

    مقالة Google Scholar

  • 15.

    أمبروجيو ، إس وآخرون. معادلة الدقة ، تم تسريع تدريب الشبكة العصبية باستخدام الذاكرة التناظرية. طبيعة سجية 558، 60-67 (2018).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 16.

    Merrikh-Bayat، F. et al. الحوسبة العصبية ذات الإشارات المختلطة عالية الأداء مع مصفوفات خلايا الذاكرة ذات البوابة العائمة النانوية. IEEE عبر الشبكة العصبية. يتعلم. النظام. 29، 4782-4790 (2018).

    مقالة Google Scholar

  • 17.

    وانج ، ب. وآخرون. فلاش NAND ثلاثي الأبعاد لمضاعفة المصفوفة المتجهة. IEEE Trans. نظام VLSI. 27، 988-991 (2019).

    مقالة Google Scholar

  • 18.

    شيانغ ، واي وآخرون. شبكات عصبية تلافيفية عميقة فعالة وقوية مدفوعة بالارتفاع تعتمد على مجموعة حوسبة فلاش NOR. IEEE Trans. إلكترون ديف. 67، 2329 – 2335 (2020).

    ADS المادة الباحث العلمي من Google

  • 19.

    لين ، ص. وآخرون. هندسة مضاعفة مصفوفة متجهية جديدة لتراكم الجهد باستخدام جهاز ذاكرة فلاش بوابة عائمة متحولة بالمقاوم لتطبيقات الشبكة العصبية منخفضة الطاقة وعالية الكثافة. في 2018 اجتماع IEEE الدولي للأجهزة الإلكترونية 2.4.1-2.4.4 (IEEE، 2018).

  • 20.

    Song ، YJ et al. عرض توضيحي لـ STT-MRAM عالي التصنيع المدمج في منطق 28 نانومتر. في 2018 اجتماع IEEE الدولي للأجهزة الإلكترونية 18.2.1 – 18.2.4 (IEEE، 2018).

  • 21.

    لي ، واي كيه وآخرون. STT-MRAM مضمن في عملية منطق FDSOI 28 نانومتر لتطبيق MCU / IoT الصناعي. في ندوة 2018 IEEE حول تقنية VLSI 181-182 (IEEE، 2018).

  • 22.

    وي ، ل. وآخرون. 7 ميجا بايت STT-MRAM بتقنية 22FFL FinFET مع وقت استشعار قراءة 4ns عند 0.9 فولت باستخدام نظام الكتابة والتحقق من الكتابة وتقنية استشعار الإزاحة. في 2019 IEEE Int. ملخص مؤتمر دوائر الحالة الصلبة للأوراق الفنية 214-216 (IEEE، 2019).

  • 23.

    LeCun، Y.، Bengio، Y. & Hinton، G. Deep Learning. طبيعة سجية 521، 436-444 (2015).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 24.

    Yu، S. الحوسبة المستوحاة من العصبية مع ذاكرة ناشئة غير متطايرة. بروك. IEEE 106، ٢٦٠-٢٨٥ (2018).

    المادة CAS الباحث العلمي من Google

  • 25.

    باتيل ، م وآخرون. بنية معمارية عميقة في الذاكرة قائمة على MRAM للشبكات العصبية العميقة. في 2019 ندوة IEEE الدولية حول الدوائر والأنظمة (IEEE ، 2019).

  • 26.

    الذبيحي ، م وآخرون. المعالجة في الذاكرة على spintronic CRAM: من تصميم الأجهزة إلى رسم خرائط التطبيق. IEEE Trans. حاسوب. 68، 1159-1173 (2019).

    MathSciNet المادة الباحث العلمي من Google

  • 27.

    Kang، SH Embedded STT-MRAM لأنظمة متنقلة موفرة للطاقة وفعالة من حيث التكلفة. في 2014 ندوة IEEE حول تقنية VLSI (IEEE ، 2014).

  • 28.

    تسنغ ، زد إم وآخرون. تأثير منتج منطقة المقاومة على تبديل التحويل الدوراني في خلايا ذاكرة تقاطع النفق المغناطيسي المستندة إلى MgO. تطبيق فيز. بادئة رسالة. 98، 072512 (2011).

    ADS المادة الباحث العلمي من Google

  • 29.

    كيم ، إتش آند كوون ، S.-W. تقريب كامل للشبكات العصبية يعتمد على عمليات MAC الثنائية للمجال الزمني. براءة الاختراع الأمريكية 17/085300.

  • 30.

    هونغ ، ج. وآخرون. التحديات والاتجاهات في تطوير رقائق الحوسبة غير المتطايرة التي تدعم الذاكرة للأجهزة المتطورة الذكية. IEEE Trans. إلكترون ديف. 67، 1444–1453 (2020).

    ADS CAS مقال الباحث العلمي من Google

  • 31.

    Jiang، Z.، Yin، S.، Seo، J. & Seok، M. C3SRAM: ماكرو SRAM للحوسبة في الذاكرة يعتمد على آلية حوسبة اقتران سعوية قوية. دوائر الحالة الصلبة IEEE J. 55، ١٨٨٨-١٨٩٧ (2020).

    ADS المادة الباحث العلمي من Google

  • 32.

    Hubara، I. et al. الشبكات العصبية الثنائية. في التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية 4107-4115 (نيوربس ، 2016).

  • 33.

    Rastegari، M.، Ordonez، V.، Redmon، J. & Farhadi، A. XNOR-Net: تصنيف ImageNet باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية الثنائية. في 2016 المؤتمر الأوروبي للرؤية الحاسوبية 525-542 (2016).

  • 34.

    Lin، X.، Zhao، C. & Pan، W. نحو شبكة عصبية تلافيفية ثنائية دقيقة. في التطورات في أنظمة معالجة المعلومات العصبية 345-353 (نيوربس ، 2017).

  • 35.

    Zhuang ، B. وآخرون. شبكات عصبية ثنائية منظمة لتصنيف الصور الدقيق والتجزئة الدلالية. في مؤتمر IEEE 2019 حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط 413-422 (IEEE، 2019).

  • 36.

    شافعي ، إيه وآخرون. ISAAC: مسرع شبكة عصبية تلافيفي مع حساب تناظري في الموقع في العارضتين. في الندوة الدولية السنوية الثالثة والأربعون ACM / IEEE لعام 2016 حول هندسة الكمبيوتر 14-26 (IEEE ، 2016).

  • 37.

    ليو ، ب. وآخرون. تدريب على إزالة الضوضاء بمساعدة رقمية لمحرك الحوسبة العصبية التناظرية القائمة على العارضة الميمريستور. في 2013 المؤتمر الخمسون لأتمتة التصميم ACM / EDAC / IEEE 1−6 (IEEE ، 2013).

  • 38.

    Wu، B.، Iandola، F.، Jin، PH & Keutzer، K. SqueezeDet: شبكات عصبية تلافيفية موحدة وصغيرة ومنخفضة الطاقة بالكامل لاكتشاف الأشياء في الوقت الفعلي للقيادة الذاتية. في 2017 مؤتمر IEEE حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط 129-137 (IEEE، 2017).

  • 39.

    Ham ، D. ، Park ، H. ، Hwang ، S. & Kim ، K. إلكترونيات Neuromorphic تعتمد على نسخ ولصق الدماغ. نات. إلكترون. 4، 635-644 (2021).

    مقالة Google Scholar

  • 40.

    وانج ، ب. وآخرون. تكميم من خطوتين للشبكات العصبية منخفضة البت. في 2018 مؤتمر IEEE حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط 4376-4384 (IEEE، 2018).

  • التعليقات

    اترك تعليقاً

    لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.