盡管 ReRAM 在存儲(chǔ)級(jí)內(nèi)存市場(chǎng)能否成功還有待觀察，但這項(xiàng)技術(shù)也可用于其它領(lǐng)域自動化裝置，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服務延伸。

Facebook 和谷歌等一些公司已經(jīng)開發(fā)出了一些使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)大幅拓展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和識(shí)別模式處理。然后好宣講，它可以學(xué)習(xí)到什么屬性是重要的各有優勢。

這些系統(tǒng)很多都使用了帶有基于 SRAM 的內(nèi)存的 FPGA 和 GPU影響。內(nèi)存行業(yè)正在為這一領(lǐng)域研發(fā) ReRAM。與 GPU/SRAM 架構(gòu)相比設計標準，ReRAM 的密度大得多開展。

使用 ReRAM 這樣的專用硬件的計(jì)算也被稱為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。Ping 說(shuō)：“神經(jīng)形態(tài)是模擬的發揮重要帶動作用。OxRAM 有這樣的性質(zhì)意向。其電阻可以改變以滿足神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的需求。”

但是神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)需要級(jí)聯(lián)多個(gè)堆疊的 ReRAM 器件重要方式。如前所述開展面對面，只是控制單個(gè) ReRAM 器件就已經(jīng)很難了系統。

控制多個(gè) ReRAM 更是難上加難非常重要。Ping 說(shuō)：“神經(jīng)形態(tài)計(jì)算最終將需要對(duì)電阻進(jìn)行某種控制。同樣空間廣闊，使用 ReRAM 時(shí)營造一處，你要讓原子在細(xì)絲中移動(dòng)。所以知識和技能，這方面有多種可能取得顯著成效。這事兒還是個(gè)未知數(shù)。”


本文關(guān)鍵詞：ReRAM

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