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在边缘使用MRAM是其另一个潜在应用

原创 嵌入式/内核开发 作者:宇芯电子 时间:2021-04-25 16:31:39 0 删除 编辑

MRAM通过外加电压控制的磁体方向来存储数据的每个bit位。如果电压低于翻转bit位所需的电压,则可能只有一位翻转。我们不希望存在这种随机性,因此采用更高电压驱动MRAM来预防这种情况发生。尽管如此,某些AI应用仍可以利用这种固有的随机性(可以将其视为随机选择或生成数据的过程)。
 
它可将所有权重和激活精度降低到1位,从而大大降低远边缘应用的计算和功耗要求。根据网络重新训练的方式,有可能需要进行精度的权衡取舍。尽管降低了精度,神经网络仍可以可靠地运行。
 
二元神经网络(BNN)的独特之处在于,即使一个数字是-1或+1的确定性减小了,它仍可以可靠地运行。即便引入被错误写入的存储位“误码率”降低了确定性,BNN仍然能够以较高的精度运行。
 
可以在低电压电平下自然地以受控方式引入误码率,在保持精度的同时进一步降低功耗要求。其关键在于确定最低电压和最短时间下的最佳精度。这意味着最高能效。
 
尽管这项技术也适用于更高精度神经网络,但它尤其适用于BNN,因为MRAM单元具有两种状态,恰好与BNN中的二值状态相匹配。在边缘使用MRAM是其另一个潜在应用。
 
对于边缘AI,MRAM能够在不要求高性能的应用中以较低的电压运行,但提高能效和存储器耐用性非常重要。此外MRAM固有的非易失性不需电源也可保存数据。
 
还有一种“统一存储”,这种新兴存储既可以充当嵌入式闪存,又可以替代 ,在节省芯片面积的同时又避免了SRAM固有的静态功耗。

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