Large-scale neural networks implemented with nonvolatile memory as the synaptic weight element: comparative performance analysis (accuracy, speed, and power)
2015
Résumé
We review our work towards achieving competitive performance (classification accuracies) for on chip machine learning (ML) of large scale artificial neural networks (ANN) using Non-Volatile Memory (NVM) based synapses, despite the inherent random and deterministic imperfections of such devices. We then show that such systems could potentially offer faster (up to 25x) and lower power (from 60–2000x) ML training than GPU–based hardware.
Détails
Titre
Large-scale neural networks implemented with nonvolatile memory as the synaptic weight element: comparative performance analysis (accuracy, speed, and power)
Auteur(s)
Burr, G ; Narayanan, P ; Shelby, R.M ; Sidler, Severin ; Boybat, Irem ; di Nolfo, Carmelo ; Leblebici, Yusuf
Publié dans
Proceedings of the International Electron Devices Meeting (IEDM 2015)
Pages
4.4.1-4.4.4
Présenté à
International Electron Devices Meeting (IEDM 2015), Washington, DC, 7-9 December, 2015
Date
2015
Note
Invited Paper
Laboratoires
LSM
Le document apparaît dans
Production scientifique et compétences > STI - Faculté des sciences et techniques de l'ingénieur > IEM - Institute of Electrical and Micro Engineering > LSM - Laboratoire de systèmes microélectroniques
Publications validées par des pairs
Papiers de conférence
Travail produit à l'EPFL
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Travail produit à l'EPFL
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Date de création de la notice
2015-09-07