Reram-alapú gépi tanulás

Eredeti címe:

Reram-Based Machine Learning

Könyv tartalma:

Az exascale számítástechnika felé való átmenet a számítástechnikai paradigmák jelentős átalakulását eredményezte. Az ilyen nagy mennyiségű adathalmazok elemzése és az azokra való reagálás szükségessége a gépi tanulás (ML) és a mélytanulás (DL) módszereinek elfogadásához vezetett az alkalmazások széles körében.

Az egyik legnagyobb kihívás az adatok lehívása a számítási memóriából és visszaírása anélkül, hogy memóriafal-szűkületet tapasztalnánk. Az ilyen problémák megoldására bevezették a memórián belüli számítást (IMC) és az azt támogató keretrendszereket. A memórián belüli számítási módszerek rendkívül alacsony energiaigényű és nagy sűrűségű beágyazott tárolóval rendelkeznek. Az ellenállásos véletlen hozzáférésű memória (ReRAM) technológia tűnik a legígéretesebb IMC-megoldásnak a minimálisra csökkentett szivárgási teljesítmény, a csökkentett energiafogyasztás és a kisebb hardverlábnyom, valamint az iparban széles körben használt CMOS-technológiával való kompatibilitás miatt.

Ebben a könyvben a szerzők bemutatják a ReRAM-technikákat az IMC-gyorsítókkal végzett elosztott számítások elvégzéséhez, bemutatják a ReRAM-alapú IMC-architektúrákat, amelyek alkalmasak az ML- és adatintenzív alkalmazások számításainak elvégzésére, valamint az ML-tervek hardveres gyorsítókra való leképezésének stratégiáit.

A könyv hídként szolgál a számítástechnikai terület kutatói (az ML és DL algoritmustervezők) és a számítástechnikai hardvertervezők között.