Memristors

忆阻器——从内存计算、深度学习加速和脉冲神经网络到神经形态和生物启发计算的未来

基于深度学习和 GPU 实现的解决方案已导致许多 AI 任务得到大规模改进，但也导致对计算能力的需求呈指数级增长。最近的分析表明，自 2012 年以来，对计算能力的需求增加了 30 万倍，估计每 3.4 个月这一需求就会翻一番 — — 这一速度远远快于历史上通过摩尔定律实现的改进（在同一时期内提高了七倍）。[1] 与此同时，摩尔定律在过去几年里显著放缓，[2] 因为有强烈迹象表明，我们将无法继续缩小互补金属氧化物半导体 (CMOS) 晶体管的尺寸。这要求探索替代技术路线图，以开发可扩展且高效的 AI 解决方案。