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A survey of spintronic architectures for processing-in-memory and neural networks

机译：用于内存加工和神经网络的旋转架构调查

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The rising overheads of data-movement and limitations of general-purpose processing architectures have led to a huge surge in the interest in "processing-in-memory" (PIM) approach and "neural networks" (NN) architectures. Spintronic memories facilitate efficient implementation of PIM approach and NN accelerators, and offer several advantages over conventional memories. In this paper, we present a survey of spintronic-architectures for PIM and NNs. We organize the works based on main attributes to underscore their similarities and differences. This paper will be useful for researchers in the area of artificial intelligence, hardware architecture, chip design and memory system.
机译：数据移动和通用处理架构的局限性的上升导致对“加工记忆”（PIM）方法和“神经网络”（NN）架构的兴趣产生了巨大的激增。 Spintronic Memories有助于高效实施PIM方法和NN加速器，并提供常规记忆的几个优点。 在本文中，我们展示了对PIM和NNS的旋转架构的调查。 我们根据主要属性组织作品以强调其相似之处和差异。 本文对人工智能，硬件架构，芯片设计和内存系统领域的研究人员有用。

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