據(jù)《日刊工業(yè)新聞》報道，東京大學(xué)生產(chǎn)技術(shù)研究所的小林正治副教授團隊成功開發(fā)新型人工智能芯片。
一直以來，深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)都是由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，并通過大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，但由于深度學(xué)習(xí)效率受限于處理器和存儲器之間數(shù)據(jù)的傳輸能力，所以人們一直期待能夠開發(fā)出具備內(nèi)存內(nèi)計算(In-Memory Computing)功能的存儲器硬件。然而，二維結(jié)構(gòu)的內(nèi)存陣列在計算速度和功耗方面存在缺陷，使并行計算的效率無法提高。
該研究團隊將極薄的銦鎵鋅氧化物半導(dǎo)體(IGZO)晶體管和電阻轉(zhuǎn)變型非易失性存儲器進行三維集成，成功地在一個芯片上形成了能夠完成學(xué)習(xí)功能、模擬大腦構(gòu)成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其制造工藝的溫度要求與普通集成電路溫度一樣。這種芯片能夠以極高的效率完成深度學(xué)習(xí)運算，不僅在云空間，而且在手機等終端上也可以實現(xiàn)先進的AI運算。
該成果發(fā)表于半導(dǎo)體技術(shù)和電路國際會議“VLSI技術(shù)研討會”。
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