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机器学习已经在图像分类[1]、视频识别[2]、自然语言处理（NLP）[3]和游戏策略[4]等众多应用中取得了最先进的性能。此外，深度神经网络（DNN）甚至可以在一些任务中超越人类水平的表现，例如ImageNet分类[5]和棋盘游戏围棋[4]。同时，神经网络的复杂度和参数大小在过去几年中飙升。尽管通用图形处理单元（GPGPU）取得了快速发展，但其能源效率仍然远低于终极“智能”——人脑，后者包含10 10个神经元和10 14个突触，但仅消耗约20瓦[6]。其中一个瓶颈来自于冯诺依曼架构将内存和处理单元分开的事实，从而引入了大量的数据移动能量以及数据访问延迟[7]。
基于 ReRAM 的内存处理架构...
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