研究人员开发用于模拟硬件的 ECRAM 半导体，以提高 AI 性能

由POSTECH（浦项科技大学）的Seyoung Kim教授领导的研究小组与高丽大学的同事一起，证明了电化学随机存取存储器（ECRAM）设备在提高AI计算性能方面的潜力。他们的研究成果发表在《科学进展》（Science Advances）上，可以为同样的商业应用铺平道路。

随着人工智能技术的快速发展，研究人员正在寻找模拟硬件，该硬件可以通过根据电压或电流调整半导体的电阻来并行处理人工智能计算。然而，由于模拟信号的可变性、精度和准确度问题、与数字系统的集成复杂性、可扩展性困难、制造不一致和更高的功耗，使用模拟硬件更具挑战性。这些因素使得模拟系统更容易产生噪声和错误，因此需要先进的设计和校准。

研究团队专注于ECRAM器件，该器件通过离子运动管理导电性。与传统存储器不同，ECRAM 使用三端结构实现独立的读取和写入路径，以低功耗运行。该团队以 64×64 阵列制造了 ECRAM 设备，比之前的最大 10×10 阵列要大得多。

他们的实验表明，这些器件具有出色的电气和开关特性、高产量和均匀性。他们还应用了一种新的学习算法，即Tiki-Taka算法，该算法在不使网络过载的情况下最大限度地提高了AI神经网络训练的准确性。

Kim教授表示，大规模的ECRAM设备阵列和模拟特定的AI算法为AI性能和能源效率提供了远远超过当前数字方法的潜力。这项研究得到了韩国政府和行业机构的支持。

来源：IT时代网

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