Învățarea automată bazată pe Reram

Titlul original:

Reram-Based Machine Learning

Conținutul cărții:

Tranziția către calculul exascale a dus la transformări majore în paradigmele de calcul. Necesitatea de a analiza și de a răspunde unor cantități atât de mari de seturi de date a condus la adoptarea metodelor de învățare automată (ML) și de învățare profundă (DL) într-o gamă largă de aplicații.

Una dintre provocările majore este obținerea de date din memoria de calcul și scrierea lor înapoi fără a se confrunta cu un blocaj al peretelui de memorie. Pentru a răspunde acestor preocupări, au fost introduse calculul în memorie (IMC) și cadrele de sprijin. Metodele de calcul în memorie au o putere foarte mică și o densitate mare de stocare încorporată. Tehnologia ReRAM (Resistive Random-Access Memory) pare cea mai promițătoare soluție IMC datorită puterii sale de scurgere minimizate, consumului redus de energie și amprentei hardware mai mici, precum și compatibilității sale cu tehnologia CMOS, care este utilizată pe scară largă în industrie.

În această carte, autorii introduc tehnicile ReRAM pentru efectuarea calculului distribuit utilizând acceleratoare IMC, prezintă arhitecturi IMC bazate pe ReRAM care pot efectua calcule ale aplicațiilor ML și de date intensive, precum și strategii pentru maparea proiectelor ML pe acceleratoare hardware.

Cartea servește drept punte de legătură între cercetătorii din domeniul de calcul (proiectanți de algoritmi pentru ML și DL) și proiectanții de hardware de calcul.