盡管 ReRAM 在存儲級內(nèi)存市場能否成功還有待觀察，但這項技術(shù)也可用于其它領(lǐng)域，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和識別模式。然后，它可以學(xué)習(xí)到什么屬性是重要的。

這些系統(tǒng)很多都使用了帶有基于 SRAM 的內(nèi)存的 FPGA 和 GPU。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，ReRAM 的密度大得多。

使用 ReRAM 這樣的專用硬件的計算也被稱為神經(jīng)形態(tài)計算。Ping 說：“神經(jīng)形態(tài)是模擬的。OxRAM 有這樣的性質(zhì)。其電阻可以改變以滿足神經(jīng)形態(tài)計算的需求。”

但是神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)需要級聯(lián)多個堆疊的 ReRAM 器件。如前所述，只是控制單個 ReRAM 器件就已經(jīng)很難了。

控制多個 ReRAM 更是難上加難。Ping 說：“神經(jīng)形態(tài)計算最終將需要對電阻進行某種控制。同樣，使用 ReRAM 時，你要讓原子在細(xì)絲中移動。所以，這方面有多種可能。這事兒還是個未知數(shù)。”


本文關(guān)鍵詞：ReRAM

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