В последние годы возрастает
актуальность проведения высокопроизводительных вычислений, связанных с
неструктурированной классификацией данных и распознаванием образов. При этом
развитие электроники направлено на увеличение быстродействия и объема памяти
интегральных микросхем (ИМС), однако скорость обмена данными между различными
узлами вычислительных систем изменяется незначительно.

Данная проблема
свойственна всем вычислительным системам, построенным на основе архитектуры
фон Неймана, принцип которой заключается в физическом разделении процессора и
памяти. Перспективным решением данной проблемы является переход
вычислительных систем от архитектуры Фон Неймана к архитектуре, близкой к
строению человеческого мозга, представляющего собой множество параллельно
соединенных вычислительных элементов – нейронов, связанных между собой с
помощью синапсов (нейроморфная система). В архитектуре подобного рода
процессор и память интегрированы в единое устройство, а этапы обработки
информации выполняются параллельно. Также стоит отметить, что нейроморфные
системы могут быть интегрированы в ИМС, расширяя возможности КМОП-технологии
до нового уровня техники.

В настоящее время имеются примеры физической реализации
нейроморфных систем на основе КМОП-технологии, продемонстрированы большие
перспективы в разработке и создании высокопроизводительных систем, способных
самообучаться и адаптироваться под внешние условия. Однако обработка и
хранение информации с использованием цифрово-аналоговых преобразователей
сопряжены с низкой точностью, высоким энергопотреблением, а также множеством
проблем проектирования. Поэтому, возникает необходимость в разработке новой
элементной базы микро- и наноэлектроники, которая позволила бы реализовать
вычислительные примитивы человеческого мозга. Одним из способов технической
реализации нейроморфных систем является топология cross-bar на основе мемристорных структур, к преимуществам которой относят высокую
степень интеграции, наличие аналоговых параллельных вычислений, а также
низкое энергопотребление.

#осеннийнавигатор2021