一种基于全闪存优化储备池网络性能的方法
2025-02-25 20:24
No.1344042382978719744
技术概要
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本技术涉及储备池网络技术领域,具体是一种基于全闪存优化储备池网络性能的方法,使用闪存构建储备池网络的输入层、掩膜层、储备池层和输出层;对储备池层闪存的栅极施加编程擦除电压,编程擦除电压使闪存内部生成缺陷,缺陷引起电荷俘获/去俘获,电荷俘获时,闪存的输出电流降低,电荷去俘获时,闪存的输出电流升高至施加编程擦除电压前的值,利用电荷俘获/去俘获时的电流表现实现储备池网络的短期记忆特性。本发明采用闪存构成储备池网络,并通过对储备池层闪存器件的加压处理实现对器件特性的精确控制,有效减少了储备池网络的计算功耗,在不需器件单元重构的情况下实现了对计算系统的性能优化。
背景技术
近年来,储备池计算作为一种模仿人脑信息处理方式的新兴计算范式,引起了广泛关注。储备池计算通过构建包含大量神经元的储备池网络,实现信息的并行处理和分布式表示,以提高计算系统的智能性和适应性。储备池计算的背后思想是模拟大脑中的储备池,通过在网络中引入动态的、具有短期记忆特性的储备池单元,实现对复杂信息的快速处理和学习。相比于传统计算模型,储备池计算更具生物学启发性,能够更好地应对实时、非线性、和多模态信息处理的挑战。 然而,传统的储备池计算方案在功耗和可靠性方面存在一定的问题,目前的储备池计算方案大多采用新型存储器,其可靠性和均一性均很难满足实际的应用需求,且用于储备池计算的器件响应时间长,过长时间的计算中会大大提升器件功耗。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
陈杰智  冯扬  武继璇  詹学鹏  桑鹏鹏
技术所属: 山东大学
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