深度神经网络中忆阻器交叉阵列的高效重编程：权重排序和位绑定
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对忆阻器在计算-in-memory交叉阵列中由于耐久性限制而造成的重编程频次高的问题，提出了一种创新方法。通过将权重组织为有序部分以优化重编程调度，以及仅重编程部分随机选择的低阶列忆阻器，显著减少了重编程需求，实验结果显示，ResNet-50和ViT-Base的重编程需求分别降低了3.7倍和21倍，同时确保模型准确性保持在1%的变化范围内。
本文提出了一种创新方法，解决忆阻器在计算-in-memory交叉阵列中因耐久性限制导致的高重编程频次问题。通过优化重编程调度和选择低阶列忆阻器，重编程需求显著减少，实验结果显示ResNet-50和ViT-Base的重编程需求分别降低了3.7倍和21倍，且模型准确性变化在1%以内。
