Design of analog circuits for deep neural networks with CMOS technology and 2D materials
In: http://etd.adm.unipi.it/theses/available/etd-11182021-100947/, 2021
academicJournal
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Il rapido sviluppo delle reti neurali ha rivoluzionato il settore della tecnologia dell'informazione divenendo uno dei più grandi settori dell'industria elettronica. Si prevede che nei prossimi 20 anni l'intelligenza artificiale possa generare il 15% del prodotto interno lordo mondiale. Le reti neurali attuali devono gestire una grande quantità di dati per implementare gli algoritmi di apprendimento complessi, come il riconoscimenti e la classificazione delle immagini, frame video, audio, ecc. Al livello architetturale questo si traduce in milioni di parametri da gestire e memorizzare con altrettante operazioni aritmetiche elementari da svolgere. Il prodotto tra un vettore d'ingressi per una matrice di pesi è l'operazione più ricorrente svolta da una rete neurale. In una implementazione standard delle reti neurali digitali, i pesi sono registrati all'interno di una memoria e successivamente trasferiti ai circuiti logici dove viene svolta la moltiplicazione. Il trasferimento dei pesi costituisce un "collo di bottiglia" per la banda di calcolo e lo rende inefficiente, in quanto il trasferimento stesso richiede un dispendio energetico significativo. Ci sono diversi modi per superare questo problema, ad esempio parallelizzare il più possibile le risorse hardware oppure ridurre la precisione con cui rappresentare i dati. Le reti neurali sono intrinsecamente robusti ai disturbi e questo apre alla possibilità di svolgere la computazione in analogico sfruttando le leggi elementari della sica (es. leggi di Kirchhoff). In questa tesi viene implementato il calcolo analogico in-memory, che a differenza del paradigma di Von Neumann non accede ad una memoria esterna. Il progetto di un moltiplicatore analogico vettore-per-matrice (VPM) dimostrativo è stato realizzato in una tecnologia CMOS commerciale a 180 nm. Sono state fatte le simulazioni sia al livello circuitale che al livello del sistema complessivo, così come anche le misure su un piccolo moltiplicatore. È stata valutata la possibilità di implementare la stessa ...
Titel: |
Design of analog circuits for deep neural networks with CMOS technology and 2D materials
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Autor/in / Beteiligte Person: | PALIY, MAKSYM ; Iannaccone, Giuseppe |
Link: | |
Zeitschrift: | http://etd.adm.unipi.it/theses/available/etd-11182021-100947/, 2021 |
Veröffentlichung: | Pisa University, 2021 |
Medientyp: | academicJournal |
Schlagwort: |
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