Integration and Co-design of Memristive Devices and Algorithms for Artificial Intelligence

神经形态工程学 计算机科学 人工智能 记忆电阻器 计算 加权 人工神经网络 深度学习 油藏计算 计算机体系结构 算法 电子工程 工程类 循环神经网络 医学 放射科
作者
Wei Wang,Wenhao Song,Peng Yao,Yang Li,Joseph Van Nostrand,Qinru Qiu,Daniele Ielmini,J. Joshua Yang
出处
期刊:iScience [Cell Press]
卷期号:23 (12): 101809-101809 被引量:58
标识
DOI:10.1016/j.isci.2020.101809
摘要

Memristive devices share remarkable similarities to biological synapses, dendrites, and neurons at both the physical mechanism level and unit functionality level, making the memristive approach to neuromorphic computing a promising technology for future artificial intelligence. However, these similarities do not directly transfer to the success of efficient computation without device and algorithm co-designs and optimizations. Contemporary deep learning algorithms demand the memristive artificial synapses to ideally possess analog weighting and linear weight-update behavior, requiring substantial device-level and circuit-level optimization. Such co-design and optimization have been the main focus of memristive neuromorphic engineering, which often abandons the "non-ideal" behaviors of memristive devices, although many of them resemble what have been observed in biological components. Novel brain-inspired algorithms are being proposed to utilize such behaviors as unique features to further enhance the efficiency and intelligence of neuromorphic computing, which calls for collaborations among electrical engineers, computing scientists, and neuroscientists.
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