Heterogeneous integration of high-density analog crossbar for advanced data processing

《信息和通信技术》提交了《信息和通信技术的重大变化》和《电子通信系统的新概念和新应用》。在不适应的原因中，不适应的因素包括：不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素、不适应的因素。这些系统是基于对信息、范式、架构和制造技术的深刻理解而实现的。值得注意的是，一个方向促进了<s:1>生物激励装置- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -举个例子，我们可以用niveau de performance来描述我们的神经细胞，人工神经细胞，人工神经细胞和人工神经细胞。在此之前，电信系统系统采用了<s:1>通讯通讯系统<e:1>的通讯通讯技术，如通讯通讯技术、通讯通讯技术、通讯通讯技术、通讯通讯技术、通讯通讯技术、通讯通讯技术、通讯通讯技术等。有几个建议是基于project de fabricquer un system（系统）、versatile（多功能）和Machine Learning（机器学习）的。Nous提出了一种新的方法，即采用一种新的策略，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法，即采用一种新的方法来提高应用程序的“机器学习”效率。现有的建议提供了更大的利润，如成熟的、灵活的、技术的、实际的、功能的、新的和其他的。该项目提供了两个不同的混合擢升器：(i)“包装”类型的混合擢升器，例如：混合擢升器，混合擢升器，混合擢升器，混合擢升器，混合擢升器，接收器和分发器，混合擢升器，不同擢升器，混合擢升器。这种方法通过最小化可变因素，将可变因素转化为可变因素，将可变因素转化为可变因素，将可变因素转化为可变因素，将可变因素转化为可变因素，将可变因素转化为可变因素。单一整合- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换- - -交换。cte溶液渗透率为：密度、点、变、变、变、变、变、变、变、变、变。

Les Technologies de l'Information et de la Communication subissent de nos jours des changements majeurs qui devraient bouleverser notre conception et notre utilisation des systèmes électroniques. En raison de l'inadaptabilité des ordinateurs actuels pour analyser des données importantes, hétérogènes et non structurées, des solutions innovantes sont actuellement attendues et nécessaires. Ces systèmes nécessiteront de repenser en profondeur le traitement de l'information au niveau du paradigme, de l'architecture et des technologies de fabrication. Notamment, une direction prometteuse émerge actuellement à travers le calcul bio-inspiré qui apparaît particulièrement performant pour traiter des données importantes provenant de sources disparates, en temps réel et avec une très faible empreinte énergétique. Un exemple marquant est le niveau de performances atteint de nos jours par les réseaux de neurones artificiels pour la reconnaissance d'image ou les jeux stratégiques. Cependant, de tels systèmes bénéficieraient largement d'une technologie dédiée permettant d'implémenter leur structure ultra-parallèle et distribuée en termes de mémoire (les synapses) sur l'ensemble des noeuds de calcul (les neurones). Nous proposons dans ce projet de fabriquer un système versatile pour le développement de matériel pour le "Machine Learning". Nous proposons une stratégie évolutive, souple et innovante pour la mise en oeuvre du poids synaptique et de l'opération Multiply et ACcumulate (MAC ) associée qui est l'une des ressources les plus exigeantes pour des applications "machine learning" efficaces. Nous proposons de tirer profit à la fois de la maturité et flexibilité des technologies actuels et des fonctionnalités nouvelles offertes par les mémoires émergentes. Le projet présente deux niveaux d'intégration : (i) Une intégration de type « packaging » qui vise à intégrer des puces mémoires spécifiques sur un interposer CMOS actif permettant de générer, recevoir et distribuer les signaux entre les différentes puces mémoires. Cette approche permettra de minimiser la variabilité des puces mémoires et de préserver une flexibilité importante au niveau de l'interposer. (ii) Une intégration « sur puce » de mémoires résistives interconnectées en "crossbar" passif et présentant une amplification dédiée. Cette solution permettra d'atteindre des densités de points mémoires élevées tout en préservant les fonctionnalités de ces dernières.