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【24h】

RRAM fabric for neuromorphic and reconfigurable compute-in-memory systems

机译：用于神经形态和可重构内存计算系统的RRAM结构

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We are on the cusp of a new computing era with increased reliance on artificial intelligence, cognitive processing, and big-data analysis. These tasks demand faster and more power-efficient hardware, which may, in turn, be driven by architecture and device innovations. RRAM is widely viewed as a promising candidate that can meet future storage and computing needs. In this paper, we discuss potential computing applications enabled by RRAM devices within both conventional and emerging computing paradigms. A concept of RRAM-based Memory Processing Unit (MPU), which allows the hardware resources to be dynamically allocated to optimally process a broad range of tasks, will be introduced.
机译：我们正处在一个新的计算时代的风口浪尖上，它越来越依赖于人工智能，认知处理和大数据分析。这些任务需要更快，更省电的硬件，而这些硬件又可能由体系结构和设备创新驱动。 RRAM被广泛认为可以满足未来的存储和计算需求。在本文中，我们讨论了传统和新兴计算范式中RRAM设备支持的潜在计算应用。将介绍基于RRAM的内存处理单元（MPU）的概念，该概念允许动态分配硬件资源以最佳地处理各种任务。

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