典型文献
基于3D-NAND的神经形态计算
文献摘要：
神经形态芯片是一种新兴的AI芯片.神经形态芯片基于非冯·诺依曼架构,模拟人脑的结构和工作方式,相比冯·诺依曼架构的AI芯片,神经形态芯片在效率和能耗上有显著的优势.3D-NAND闪存工艺成熟并且存储密度极高,基于3D-NAND的神经形态芯片受到许多研究者的关注.然而由于该技术的专利性质,少有基于3D-NAND神经形态计算的硬件实现.本文综述了用3D-NAND实现神经形态计算的工作,介绍了其中前向传播和反向传播的机制,并提出了目前3D NAND在器件、结构和架构上需要的改进以适用于未来的神经形态计算.
文献关键词：
神经形态计算;3D-NAND;存算一体架构
中图分类号：
作者姓名：
陈阳洋;何毓辉;缪向水;杨道虹
作者机构：
华中科技大学,博士后流动站,武汉 430074;武汉新芯集成电路制造有限公司,博士后工作站,武汉 430205;江城实验室,武汉 430205;华中科技大学集成电路学院,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]陈阳洋;何毓辉;缪向水;杨道虹-.基于3D-NAND的神经形态计算)[J].物理学报,2022(21):61-83
A类：
B类：
NAND,神经形态计算,神经形态芯片,片基,拟人,人脑,工作方式,闪存,存储密度,专利性,硬件实现,反向传播,存算一体架构
AB值：
0.247623
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