热力学RAM技术栈
神经与进化计算
2017-04-26 v2
摘要
我们引入了一个技术栈或规范，描述了实现基于先前提出的AHaH计算概念的神经形态处理器（NPU）并将其集成到当今数字计算系统中所需的多个抽象和专业化层次。这里描述的通用NPU实现称为热力学RAM（kT-RAM），它只是众多可能架构之一，每种架构都有不同的优势和权衡。kT-RAM使我们更接近类脑神经计算，将为现有计算平台提供通用自适应硬件资源，实现快速、低功耗的机器学习能力，而目前这些能力受到内存与处理分离（即冯·诺依曼瓶颈）的阻碍。由于理解这种基于非传统原理的处理器可能很困难，通过从底层向上逐层呈现技术栈的各个层次，解释kT-RAM就变得容易得多。热力学RAM技术栈的层次包括忆阻器、突触、AHaH节点、kT-RAM、指令集、稀疏尖峰编码、kT-RAM模拟器和SENSE服务器。
引用
@article{arxiv.1406.5633,
title = {Thermodynamic-RAM Technology Stack},
author = {M. Alexander Nugent and Timothy W. Molter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.5633},
year = {2017}
}