Создана гибридная память для эффективного обучения и работы ИИ на периферийных устройствах

Французские ученые из нескольких исследовательских центров под руководством CEA-Leti разработали инновационную гибридную технологию памяти, позволяющую обучать модели искусственного интеллекта непосредственно на кристалле. При этом отпадает необходимость в обновлениях вне чипа и использовании сложных внешних систем. Новая разработка открывает возможности для таких устройств, как беспилотные автомобили, медицинские сенсоры и промышленные мониторы, обучающихся на реальных данных в режиме реального времени, при этом строго контролируя энергозатраты и износ компонентов.

Искусственный интеллект, работающий на периферии (edge AI), требует не только обработки данных для принятия решений, но и постоянного обучения — обновления моделей на основе новых поступающих данных. До сих пор существующие технологии памяти успешно справлялись либо с выводом данных, либо с обучением, но не с обеими задачами одновременно.

Мемристоры, которые хранят аналоговые веса и обладают высокой энергоэффективностью при чтении, идеально подходят для вычислений и логического вывода. Однако их точность недостаточна для тонких корректировок, необходимых при обучении. В свою очередь, сегнетоэлектрические конденсаторы (FeCAP) обеспечивают быструю и энергоэффективную перезапись данных, но их деструктивный характер чтения делает их непригодными для вывода.

Исследователи предложили гибридный подход: во время прямого и обратного проходов используются низкоточные аналоговые веса, хранящиеся в мемристорах, а обновления проводятся с помощью высокоточных FeCAP. Мемристоры периодически перепрограммируются на основе наиболее значимых бит, сохранённых в FeCAP, что обеспечивает эффективное и точное обучение. По словам ведущего автора исследования Микеле Мартемуччи, идея была вдохновлена квантованными нейронными сетями и позволила совместить преимущества обеих технологий.

Команда создала универсальный стек памяти из легированного кремнием оксида гафния с титановыми слоями-поглотителями. Это двухрежимное устройство может функционировать как ферроэлектрический конденсатор или мемристор, в зависимости от электрической обработки.

Таким образом, один и тот же блок памяти служит и для точного цифрового хранения весов при обучении, и для аналогового представления весов при выводе. Цифро-аналоговое преобразование скрытых весов в FeCAP в уровни проводимости мемристоров осуществляется без необходимости применения традиционных ЦАП.

Разработанная технология была изготовлена и успешно протестирована с использованием стандартного 130-нм КМОП-процесса, который позволяет интегрировать оба типа памяти и периферийные схемы на одном чипе.

С уважением, ООО "Компания "База Электроники"

Вернуться на главную