选择语言
< 返回主菜单
08.jpg

基于忆阻器的神经形态计算

蒋力

课题介绍

我们在面向视频理解和图像处理优化以及更通用的神经网络算法方面,提出了一系列计算算法与架构协同优化方法;针对神经网络庞大的参数量提出了极低位宽的混合量化方法而去不需要重新训练模型;针对卷积神经网络,时序神经网络和图神经网络提出了动态剪枝技术以减小运算量与数据搬运。

在神经形态计算芯片架构设计方面,我们设计了一种存储架构数据注册技术,通过优化负载均衡提高了存储阵列可扩展性;利用算法获得的bit稀疏性,提出了利用bit级稀疏性的提高基于忆阻器阵列的神经形态芯片的利用率的两种方法;通过软硬结合的优化手段提高了忆阻器阵列的可靠性。

合作方面,与研究院刘明院士团队合作进行了一次ReRAM芯片MPW流片项目,并取得一定进展。


课题科研成果