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基于忆阻器的Crossbar结构及其在AI中的应用
时间:2019-01-03 14:47    点击:   所属单位:微电子学院
讲座名称 基于忆阻器的Crossbar结构及其在AI中的应用
讲座时间 2019-01-04 14:30:00
讲座地点 北校区新科技楼A309
讲座人 张丽
讲座人介绍

张丽博士,2014年3月在西安电子科技大学获得集成电路与系统设计专业工学硕士,2018年9月在德国慕尼黑工业大学获得博士学位。自2018年9月起在慕尼黑工业大学电子设计自动化研究中心进行博士后研究工作。在攻读博士3年半期间,她以第一作者发表2篇CCF-A类期刊论文和 5篇EDA领域顶级会议论文。她的论文在2016年EDA领域顶级会议 Design Automation Conference被提名为最佳论文;在2016年她同时获得了ACM EDA领域博士生研究竞赛银奖。 现阶段她是慕尼黑工业大学EDA研究中心神经形态计算 (Neuromorphic Computing) 的团队带头人。她的研究兴趣包括高性能低功耗数字电路设计,电路硬件安全,神经形态计算等。

讲座内容

受人脑的计算特点的启发,神经形态的计算架构对人工智能的发展具有很大的推动作用。 在此计算架构中存在大量的向量矩阵乘法运算。如果用传统的CMOS电路以及GPU和FPGA实现这些运算,延迟和功耗的问题仍然是很大的挑战。为了加速神经网络的实现,基于忆阻器的Crossbar结构具有高速和低功耗的特点。但是忆阻器的可靠性会随着编程次数的增加而减小,并且计算的准确性也会受到编程过程中温度的影响。为了解决这些问题,本次报告将介绍一种在训练和映射的过程中减少老化和温度影响的方法。此方法可以大大提高基于忆阻器的Crossbar的寿命和精度,因此对推动此种新型电路的应用具有实际的意义。

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