Circuito per la risoluzione di problemi matematici comprendente elementi resistivi
Data di pubblicazione
02-12-2019Codice
DEIB.17.068.AStato
LicenziatoData di priorità
01-01-1970Fase
Italiana e PCTTitolare
Politecnico di MilanoDipartimento
DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIAAutori
Ielmini Daniele, Pedretti Giacomo, Sun ZhongDescrizione
LOOPUS è una grande innovazione nei sistemi di elaborazione, in quanto consiste in una soluzione scalabile, a zero latenza, a basso consumo energetico per il machine learning e l'analisi di big data tramite acceleratori analogici in memoria. In particolare consiste in acceleratori analogici per il calcolo algebrico, che rendono possibile il machine learning e l'analisi di big data in un solo clic.
Loopus è un innovativo acceleratore hardware per il machine learning (ML) e l'elaborazione di big data. È stato sviluppato un nuovo circuito elettronico per addestrare algoritmi ML, tra cui regressioni lineari / logistiche, reti neurali e page ranking in un unico passaggio. Il circuito è basato su memorie analogiche non volatili e sistemi di retroazione (da cui il nome Loopus).
È stato sviluppato il concetto di loop computing per risolvere equazioni di matrice e accelerare gli algoritmi ML in un solo passaggio, questa tecnologia, quindi, accelera la fase di training per il cloud ed edge computing, risparmiando così tempo e costi per i data center e permettendo bassa potenza di elaborazione per l’intelligenza artificiale (AI).