Investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) publicaron un artículo técnico titulado “Un procesador integrado de multiplicación de matrices vectoriales a gran escala basado en memorias de disulfuro de molibdeno monocapa”.
Abstracto:
“Se necesitan algoritmos basados en datos, como el procesamiento de señales y las redes neuronales artificiales, para procesar y extraer información significativa de las enormes cantidades de datos que se producen actualmente en el mundo. Sin embargo, este procesamiento está limitado por la arquitectura tradicional de von Neumann con su separación física de procesamiento y memoria, lo que motiva el desarrollo de la computación en memoria. Aquí presentamos un multiplicador de matriz vectorial integrado de 32 × 32 con 1,024 transistores de efecto de campo de puerta flotante que utilizan disulfuro de molibdeno monocapa como material del canal. En nuestro proceso de fabricación a escala de obleas, logramos un alto rendimiento y una baja variabilidad entre dispositivos, que son requisitos previos para aplicaciones prácticas. Un análisis estadístico resalta el potencial del almacenamiento analógico y multinivel con un solo pulso de programación, lo que permite programar nuestro acelerador utilizando un eficiente esquema de programación de bucle abierto. También demostramos un procesamiento de señales discreto y confiable de manera paralela”.
Encuentra los documento técnico aquí. Publicado en noviembre de 2023.
Migliato Marega, G., Ji, HG, Wang, Z. et al. Un procesador de multiplicación de matriz vectorial integrado a gran escala basado en memorias de disulfuro de molibdeno monocapa. Nat Electron 6, 991–998 (2023). https://doi.org/10.1038/s41928-023-01064-1
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- Fuente: https://semiengineering.com/large-scale-integration-of-2d-materials-as-the-semiconducting-channel-in-an-in-memory-processor/
