Наноиндустрия - научно-технический журнал - Материалы тега

главная

eng

Вход

Архив журнала

Журналы

Медиаданные

Редакционная политика

Авторам

Контакты

© 2001-2024
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

R&W

ISSN 1993-8578
ISSN 2687-0282 (online)

Книги по нанотехнологиям

Тег "мемристорно-диодный кроссбар"

Наноиндустрия #1/2021
С.Ю.Удовиченко, А.Д.Писарев, А.Н.Бусыгин, А.Н.Бобылев
Биоморфный нейропроцессор – прототип компьютера нового поколения, являющегося носителем искусственного интеллекта. Часть 2

DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.1.68.79 Во входном и выходном устройствах биоморфного нейропроцессора происходят первичная и конечная обработка информации. Представлены результаты по сжатию на входе цифровой информации и ее кодированию в импульсы, а также по декодированию информации об активации нейронов на выходе в цифровой двоичный код. Представлена реализация аппаратной нейросети процессора на основе оригинальной биоморфной электрической модели нейрона. Приведены результаты SPICE-моделирования и экспериментального исследования процессов обработки сигналов в режимах маршрутизации выходных импульсов нейронов на синапсы других нейронов в логической матрице, скалярного умножения матрицы чисел на вектор, а также ассоциативного самообучения в запоминающей матрице. Впервые продемонстрирована генерация новой ассоциации (нового знания) как в компьютерном моделировании, так и в изготовленном мемристорно-диодном кроссбаре, в отличие от самообучения в существующих аппаратных нейросетях с синапсами на базе дискретных мемристоров.

Наноиндустрия #5/2018
С.Удовиченко, А.Писарев, А.Бусыгин, О.Маевский
Нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара

В работе представлена концепция автономного аппаратного средства – нейропроцессора, на котором могут базироваться как нейросети на простых нейронах, используемые в информационных технологиях, так и биоморфная нейросеть для моделирования работы кортикальной колонки человеческого мозга. Нейропроцессор как вычислительное устройство матрично-векторных операций включает в себя логическую и запоминающую матрицы, построенные на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара. Предложены функциональная схема нейропроцессора, а также электрические схемы запоминающей и универсальной логической матриц. Последняя в качестве программируемой логической матрицы выполняет умножение матрицы на вектор путем последовательных конъюнкций с инверсией; в качестве коммутатора направляет выходные импульсы нейронов на синапсы других нейронов; в качестве части входного устройства нейропроцессора реализует первичную обработку сигнала в цифровом режиме с помощью умножения матрицы на вектор, преобразуя входные данные в нужный формат; в качестве части выходного устройства осуществляет сжатие информации с помощью того же умножения для передачи в интерфейсный блок. SPICE-моделирование основных узлов нейропроцессора, показало высокую энергоэффективность предложенных матриц. УДК 004.33; ВАК 05.27.01; DOI: 10.22184/1993-8578.2018.84.5.344.355