Optimización de la operación multinivel en matrices RRAM para la computación en memoria
Autores: Pérez, Eduardo; Pérez-Ávila, Antonio Javier; Romero-Zaliz, Rocío; Mahadevaiah, Mamathamba Kalishettyhalli; Pérez-Bosch Quesada, Emilio; Roldán, Juan Bautista; Jiménez-Molinos, Francisco; Wenger, Christian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Optimización de la operación multinivel en matrices RRAM para la computación en memoria
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Memoria de acceso aleatorio resistiva
Matrices RRAM
Pesos sinápticos
Sistemas neuromórficos
Parámetros de programación
Niveles conductivos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Lograr la programación multinivel en matrices de memoria de acceso aleatorio resistivas (RRAM) con niveles conductivos verdaderamente discretos y linealmente espaciados es crucial para implementar pesos sinápticos en sistemas neuromórficos basados en hardware.
Descripción
Lograr la programación multinivel en matrices de memoria de acceso aleatorio resistivas (RRAM) con niveles conductivos verdaderamente discretos y linealmente espaciados es crucial para implementar pesos sinápticos en sistemas neuromórficos basados en hardware.