准确率98％！三星全球首秀MRAM磁性内存内计算

惠普半导体宣布，通过内部结构创新，算是了基于MRAM（毛细随机存取闪存）的文件系统内近似值（In-Memory Computing），进一步拓展了惠普的这一代低耗电量人工智慧集成电路技术的基础性领域。

在传统观念的近似值体系里面，文件系统里面的数据集要转移到管控集成电路的数据集近似值短剧里面进行管控，对于带宽、时延要求非常高。

文件系统内近似值则是一种新的近似值模式，也可以叫做“存算一体化”，在文件系统里面同时继续执行数据集存储设备、数据集近似值管控，无需间歇旋转数据集。

同时，文件系统网络里面的数据集管控是以高度既有的方式继续执行，因此大幅提高精度的同时，还能大大降低耗电量。

对比其他闪存，MRAM毛细文件系统在运行速度、寿命长、量产方面都有轻微优势，耗电量也多于低于传统观念DRAM，关键是还具有非易失的在结构上，即启动时不会丢失数据集。

不过一直以来，MRAM毛细文件系统很难用作文件系统内近似值，因为它在标准规范的文件系统内近似值驱动程式里面只能发挥低耗电量优势。

惠普研究团队建筑设计了一种叫做“电阻总和”（resistance sum）的新型文件系统内近似值驱动程式，取代标准规范的“电流总和”（current-sum）驱动程式，失败开发了一种能演示文件系统内近似值驱动程式的MRAM阵列集成电路，命叫做“用作文件系统内近似值的毛细文件系统交叉阵列”（crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing）。

这一阵列失败解决了单个MRAM器件的小电阻缺陷，从而降低耗电量，算是了基于MRAM的文件系统内近似值。

按照惠普的说法，在继续执行AI近似值时，MRAM文件系统内近似值可以算是98%的笔迹识别失败率、93%的人脸识别准确率。

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