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人工智能与ReRAM
发现以内存为中心的计算的好处
人工智能正在通过训练机器来理解视频流、图片、会话语音或文本文件等无限量的数据，从而开启一个新的计算时代。如今，数据有机会成为利润中心，因为它训练算法并创建新的应用程序。数据越多，人工智能算法就越聪明。
来自传感器的数据可以存储在芯片上，并通过深度神经网络直接反馈，以采取直接行动。非易失性存储器技术，如CrossBar ReRAM，可以直接与处理逻辑集成在芯片上，从而实现全新的以存储器为中心的SoC架构。与传统的非易失性存储器技术相比，ReRAM的卓越特性有助于解决这些算法所需的性能和能源挑战。高性能计算应用程序，如跨大量类的密集搜索或分类，需要跨处理器、存储和IO的高带宽低延迟数据访问。CrossBar ReRAM内存技术通过减少存储和计算之间的性能差距，提供了显著的改进。
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人工智能应用的ReRAM关键属性：
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