Key points are not available for this paper at this time.
تقدم هذه الورقة مصنف تعلم آلي حيث تتم الحسابات في مصفوفة SRAM 6T القياسية، التي تخزن نموذج التعلم الآلي. تقوم الدوائر الطرفية بتنفيذ مصنفات ضعيفة مختلطة الإشارة عبر أعمدة SRAM، ويتيح خوارزم تدريب مصنف قوي من خلال التعزيز ويتغلب أيضًا على عيوب الدوائر، من خلال دمج عدة أعمدة. يُظهر نموذج أولي لمصفوفة SRAM 128 × 128، تم تنفيذه في عملية CMOS بدقة 130 نانومتر، تصنيفًا بخمس طرق لصور MNIST (باستخدام ميزات بكسل الصورة التي تم تقليلها من 28 × 28 = 784 إلى 9 × 9 = 81، مما يحقق دقة أساسية تبلغ 90%). في وضع SRAM (قراءة/كتابة خلية البت)، يعمل النموذج الأولي بسرعة تصل إلى 300 ميغاهرتز، وفي وضع التصنيف، يعمل بسرعة 50 ميغاهرتز، مما يولد تصنيفًا في كل دورة. مع دقة تعادل نظام SRAM/ digital-MAC منفصل، يحقق النظام تصنيفًا بخمس طرق عند طاقة قدرها 630 بيكوجول لكل قرار، أقل بـ 113 مرة من نظام منفصل مع خوارزمية تدريب قياسية وأقل بـ 13 مرة من نظام منفصل مع خوارزمية التدريب المقترحة.
دراسة زانغ وآخرون (السبت) هذا السؤال.