AIDX：适应性推断方案以减轻Memristive VMM加速器中的状态漂移
摘要：一种基于优化方案的自适应交叉点推理方法（AIDX）被提出，用于调节输入电压脉冲的持续时间和幅度。AIDX 最大限度地减少了 memristor 漂移对人工神经网络准确性的长期影响。通过与真实设备数据的比较，建立了 memristor 的亚阈值行为模型并进行了验证。通过在不同网络结构和应用（例如图像重建和分类任务）上的测试，评估了该方法的性能。结果显示，在经过1万次推理操作后，CIFAR10 数据集上的卷积神经网络 (CNN) 性能平均提升了60\%，图像重建误差减少了78.6\%。
作者：Tony Liu, Amirali Amirsoleimani, Fabien Alibart, Serge Ecoffey, Dominique Drouin, and Roman Genov
论文ID：2009.00180
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2020-09-02