盡管閃存的寫(xiě)入速度相對(duì)較慢，但其容量巨大，因此它被廣泛用作計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)內(nèi)存。與此同時(shí)，新興的存儲(chǔ)技術(shù)以其低功耗、高速度以及幾乎無(wú)限次的寫(xiě)入能力，被應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)日志、智能電表、RFID等領(lǐng)域。
 
  隨著生成式AI技術(shù)的日益普及，處理大量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的能耗顯著上升。其中一個(gè)關(guān)鍵因素是計(jì)算機(jī)內(nèi)部使用的易失性?xún)?nèi)存（在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于“權(quán)重”計(jì)算）。
機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)多層感知器（也稱(chēng)為人工神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在每一層（節(jié)點(diǎn)）中，都會(huì)進(jìn)行加權(quán)求和運(yùn)算，并將結(jié)果傳遞給下一層。如果將這些“權(quán)重”存儲(chǔ)在非易失性存儲(chǔ)器中，理論上可以降低能耗。
 
  近年來(lái)，利用FeRAM進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的研究變得流行，特別是被稱(chēng)為“回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（Echo State Network）”的儲(chǔ)量計(jì)算（Reservoir computing）方法引起了廣泛關(guān)注。這種方法的特點(diǎn)是僅對(duì)輸出層的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，而中間層則利用非線(xiàn)性物理現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)算。這種技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)低能耗的機(jī)器學(xué)習(xí)。


本文關(guān)鍵詞：FeRAM,ReRAM

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