ReRAM的未来

尽管 ReRAM 在存储级内存市场能否成功还有待观察，但这项技术也可用于其它领域，尤其是神经网络。

Facebook 和谷歌等一些公司已经开发出了一些使用神经网络的机器学习系统。神经网络可以帮助系统处理数据和识别模式。然后，它可以学习到什么属性是重要的。

这些系统很多都使用了带有基于 SRAM 的内存的 FPGA 和 GPU。内存行业正在为这一领域研发 ReRAM。与 GPU/SRAM 架构相比，ReRAM 的密度大得多。

使用 ReRAM 这样的专用硬件的计算也被称为神经形态计算。Ping 说：“神经形态是模拟的。OxRAM 有这样的性质。其电阻可以改变以满足神经形态计算的需求。”

但是神经形态系统需要级联多个堆叠的 ReRAM 器件。如前所述，只是控制单个 ReRAM 器件就已经很难了。

控制多个 ReRAM 更是难上加难。Ping 说：“神经形态计算最终将需要对电阻进行某种控制。同样，使用 ReRAM 时，你要让原子在细丝中移动。所以，这方面有多种可能。这事儿还是个未知数。”


本文关键词：ReRAM

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