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IBM用相变存储器刷新CIFAR-10记录

5月20日消息,近日,位于瑞士苏黎世的IBM欧洲研发中心研发出一种基于相变存储器(PCM)的非·冯诺依曼架构芯片技术,能像人脑一样在存储中执行计算任务,以超低功耗实现复杂且准确的深度神经网络推理。

IBM研究人员用ResNet分类网络进行实验,在将训练后的权重映射到PCM突触后,在CIFAR-10数据集上和准确率达到93.7%,在ImageNet基准上的top-1准确率达到71.6%。此外,研究人员通过一种补偿技术,可将原型芯片在1天内的测试准确率保持在92.6%以上,据悉,这是迄今为止任何模拟电阻式存储硬件在CIFAR-10数据集上所产生的最高分类准确率。这项研究发表在科学期刊《Nature Communications》上,论文名称为《使用计算相变存储器进行精确的深度神经网络推理(Accurate deep neural network inference using computational phase-change memory)》。

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