Фишки в: Фишки в ассортименте | Купить настольную игру в магазинах Мосигра

Нажмите Введите , чтобы начать редактирование

Многострочный чип

По умолчанию Chips отображает метки только в одну строку. Чтобы они поддерживали многострочный контент, используйте реквизит sx , чтобы добавить height:auto для компонента Chip и whiteSpace: normal для label стилей.

Это микросхема с несколькими линиями.

 <Чип
  х = {{
    высота: «авто»,
    '& .MuiChip-метка': {
      отображение: «блок»,
      whiteSpace: «нормальный»,
    },
  }}
  label="Это чип с несколькими линиями."
/> 
 

Нажмите Введите , чтобы начать редактирование

Массив чипов

Пример рендеринга нескольких чипов из массива значений. Удаление чипа удаляет его из массива. Обратите внимание, что поскольку нет onClick проп определяется, Чип можно сфокусировать, но нет получить глубину при нажатии или прикосновении.

• Angular

• jQuery

• Polymer

• Vue.js
  9 0010

Чип игровая площадка

Чип Компонент

Доступность

Если чип является удаляемым или кликабельно, тогда это кнопка в порядке табуляции. Когда чип находится в фокусе (например, при табуляции) отпускание (событие keyup ) Backspace или Delete вызовет обработчик onDelete при отпускании Escape размоет чип.

API

См. приведенную ниже документацию для полного ознакомления со всеми реквизитами и классами, доступными для упомянутых здесь компонентов.

• <Чип/>

Реконфигурируемая гетерогенная интеграция с использованием стекируемых чипов со встроенным искусственным интеллектом

• Статья
• Опубликовано: 13 июня 2022 г.

• Чанёль Чхве ORCID: orcid.org/0000-0003-3304-3253 ^{1,2 na1} ,
• Хёнсок Ким ORCID: orcid.org/0000-0003-3091-8413 ^{2,3 na1} ,
• Джи-Хун Кан ^{2,3 na1} ,
• Мин-Кью Сонг ^{2,3 na1} ,
• Hanwool Yeon ^2,3,4 ,
• Селеста С. Чанг ^2,3 ,
• Джун Мин Су ORCID: orcid.org/0000-0001-8506-0739 ^2,3 ,
• Джихо Шин ^2,3 ,
• Куангье Лу ^2,3 ,
9 0009 Бо-Ин Парк ^2,3 ,
• Ёнгин Ким ^2,3,5 ,
• Хан Эол Ли ORCID: orcid.org/0000-0003-2866-5947 ^2,3,6 ,
• Доюн Ли ^2,3 ,
• Джэён Ли ⁷ ,
• Икбом Чан ⁸ ,
• Субин Пан ³ ,
• Канхён Рю ORCID: orcid. org/0000-0002-6075-5590 ⁹ ,
• Сан-Хун Бэ ^2,3,10 ,
• Ифан Ни ¹¹ , 90 010
• Хён С. Кум ^{2,3, 12} ,
• Парк Мин-Чул ¹³ ,
• Суюн Ли ORCID: orcid.org/0000-0002-5147-6821 ¹³ ,
• Хён-Джун Ким ¹³ ,
• Хуацян Ву ORCID: orcid.org/0000-0001-8359-7997 ¹⁴ ,
• Пэн Линь ORCID: orcid.org/0000-0002-0679-8063 ^2,3,15 и
• …
• Дживан Ким ORCID: orcid.org/0000-0002-1547-0967 ^2,3,16  

Природная электроника том 5 , страницы 386–393 (2022)Цитировать эту статью

• 9067 Доступ

• 21 цитата

• 289 Альтметрический

• Сведения о показателях

Предметы

• Электротехника и электроника
• Электронные устройства
• Хранение информации

Abstract

Приложения искусственного интеллекта изменили ландшафт проектирования компьютеров, вызвав поиск аппаратной архитектуры, способной эффективно обрабатывать большие объемы данных. Трехмерная гетерогенная интеграция с передовыми технологиями упаковки может быть использована для улучшения пропускной способности данных между датчиками, памятью и процессорами. Однако такие системы ограничены отсутствием реконфигурируемости оборудования и использованием традиционных архитектур фон Неймана. Здесь мы сообщаем о наращиваемых гетероинтегрированных чипах, которые используют массивы оптоэлектронных устройств для связи между чипами и нейроморфные ядра на основе массивов перекладин мемристоров для высокопараллельной обработки данных. При таком подходе мы создаем систему со штабелируемыми и сменными чипами, которые могут напрямую классифицировать информацию из источника изображения на основе света. Мы также модифицируем эту систему, вставив предварительно запрограммированный нейроморфный слой шумоподавления, который улучшает производительность классификации в шумной среде. Наша реконфигурируемая трехмерная гетероинтегрированная технология может быть использована для вертикального наложения различных функциональных слоев и может предоставить энергоэффективные сенсорные вычислительные системы для приложений периферийных вычислений.

Это предварительный просмотр содержимого подписки, доступ через ваше учреждение

Варианты доступа

Доступ к Nature и 54 другим журналам Nature Portfolio

Получите Nature+, нашу самую выгодную подписку с онлайн-доступом

24,99 € / 30 дней

отменить в любое время

Узнать больше

Подписаться на этот журнал

Получить 12 цифровых выпусков и онлайн-доступ к статьям

118,99 € в год

всего 9,92 € за выпуск

Подробнее

Арендуйте или купите этот артикул

Цены зависят от типа артикула

от 1,95$

до 39,95$

Подробнее

Цены могут облагаться местными налогами, которые рассчитано при оформлении заказа

Рис. 3: Заменяемые и наращиваемые гетероинтегрированные нейроморфные чипы и их надежные операции ядра.

Доступность данных

Данные, подтверждающие результаты этого исследования, можно получить у соответствующих авторов по обоснованному запросу.

Ссылки

1. Zhang, W. et al. Нейро-вдохновленные вычислительные чипы. Нац. Электрон. 3 , 371–382 (2020).

   Артикул Google Scholar

2. Лин, П. и др. Трехмерные мемристорные схемы как сложные нейронные сети. Нац. Электрон. 3 , 225–232 (2020).

   Артикул Google Scholar

3. Чен, В.-Х. и другие. Интегрированные в CMOS мемристивные энергонезависимые вычисления в памяти для периферийных процессоров ИИ. Нац. Электрон. 2 , 420–428 (2019).

4. Hills, G. et al. Современный микропроцессор, построенный из комплементарных транзисторов из углеродных нанотрубок. Природа 572 , 595–602 (2019).

   Артикул Google Scholar

5. Bishop, M.D. et al. Изготовление полевых транзисторов из углеродных нанотрубок на коммерческих предприятиях по производству кремния. Нац. Электрон. 3 , 492–501 (2020).

   Артикул Google Scholar

6. Mukhopadhyay, S. et al. Гетерогенная интеграция для искусственного интеллекта: проблемы и возможности. IBM J. Res. Дев . 63 , 4:1 (2019).

7. Кум Х.С. и др. Гетерогенная интеграция монокристаллических сложных оксидных мембран. Природа 578 , 75–81 (2020).

   Артикул Google Scholar

8. «>

   Охара Ю. и др. Технология гетероинтеграции на основе чипа для высокопроизводительного трехмерного многослойного датчика изображения. In 2012 2nd IEEE CPMT Symposium Japan 1–4 (IEEE, 2012).

9. Амир, М. Ф., Ко, Дж. Х., На, Т., Ким, Д. и Мухопадхьяй, С. Трехмерный многомерный датчик изображения с вычислениями на основе глубокой нейронной сети. IEEE Sens. J. 18 , 4187–4199 (2018).

   Артикул Google Scholar

10. Сабри Али, М. М. и др. Подход N3XT к энергоэффективным вычислениям с большими объемами данных. Проц. IEEE 107 , 19–48 (2019).

    Артикул Google Scholar

11. Бхансали, С. и др. Трехмерная гетерогенная сенсорная система на кристалле для приложений обороны и безопасности. В проц. SPIE 5417, Технологии и приложения автоматических/беспилотных наземных, океанских и воздушных датчиков VI 5417 , 413 (2004).

    Google Scholar

12. Чжоу, Ф. и Чай, Ю. Вычисления с использованием датчиков и датчиков. Нац. Электрон. 3 , 664–671 (2020).

    Артикул Google Scholar

13. Нг, К. В. и др. Нетрадиционный механизм роста для монолитной интеграции III-V на кремнии. ACS Nano 7 , 100–107 (2013).

    Артикул Google Scholar

14. Кома, А. Эпитаксия Ван-дер-Ваальса для систем с большим рассогласованием решеток. Дж. Кристалл. Рост 201 , 236–241 (1999).

    Артикул Google Scholar

15. Liau, Z.L. & Mull, D.E. Плавка пластин: новый метод изготовления оптоэлектронных устройств и монолитной интеграции. Заяв. физ. лат. 56 , 737–739 (1990).

    Артикул Google Scholar

16. Benwadih, M., Coppard, R., Bonrad, K., Klyszcz, A. и Vuillaume, D. Высокомобильные гибкие аморфные тонкопленочные транзисторы IGZO с низким тепловым бюджетом ультрафиолетового импульсного светового процесса. Приложение ACS Матер. Интерфейсы 8 , 34513–34519 (2016 г.).

17. Винет, М. и др. 3D-монолитная интеграция: технологические проблемы и электрические результаты. Микроэлектрон. англ. 88 , 331–335 (2011).

    Артикул Google Scholar

18. Бао, С. и др. Обзор процессов соединения пластин на основе кремния, подход к реализации монолитной интеграции пластин Si-CMOS и III-V-on-Si. Дж. Полуконд. 42 , 023106 (2021).

19. Lee, S.M. et al. Высокоэффективные ультратонкие солнечные элементы GaAs с гетерогенно интегрированными диэлектрическими периодическими наноструктурами. ACS Nano 9 , 10356–10365 (2015).

    Артикул Google Scholar

20. Шулакер, М. М. и др. Компьютер из углеродных нанотрубок. Природа 501 , 526–530 (2013).

    Артикул Google Scholar

21. Ле Галло, М. и др. Вычисления в памяти со смешанной точностью. Нац. Электрон. 1 , 246–253 (2018).

    Артикул Google Scholar

22. Чжоу, Ф. и др. Оптоэлектронная резистивная оперативная память для нейроморфных датчиков зрения. Нац. нанотехнологии. 14 , 776–782 (2019).

    Артикул Google Scholar

23. Mennel, L. et al. Сверхбыстрое машинное зрение с двухмерными датчиками изображений нейронной сети. Природа 579 , 62–66 (2020).

    Артикул Google Scholar

24. Ван, С. и др. Сетевой ретиноморфный датчик с мемристивной перекладиной для зрительного восприятия, основанного на мозге. Национальная наука. Ред. 8 , nwaa172 (2021 г.).

    Артикул Google Scholar

25. Wang, C. et al. Масштабируемые массивно-параллельные вычисления с использованием непрерывного представления данных в массиве наноразмерных поперечин. Нац. нанотехнологии. 16 , 1079–1085 (2021).

    Артикул Google Scholar

26. Шулакер, М. М. и др. Трехмерная интеграция нанотехнологий для вычислений и хранения данных на одном чипе. Природа 547 , 74–78 (2017).

    Артикул Google Scholar

27. Чой, М. Х., Кох, Х. Дж., Юн, Э. С., Шин, К. С. и Сонг, К. С. Самовыравнивающаяся технологическая платформа с кремниевыми канавками для недорогого оптического модуля. В проц. 49-я конференция по электронным компонентам и технологиям (кат. № 99Ch46299) 1140–1144 (IEEE, 1999).

28. Barwicz, T. et al. Интегрированные интерфейсы из метаматериала для самовыравнивающегося соединения волокно-чип в массовом производстве. IEEE J. Сел. Темы Квантовая электрон. 25 , 1–13 (2018).

    Артикул Google Scholar

29. Yeon, H. et al. Легирование проводящих каналов для надежных нейроморфных вычислений. Нац. нанотехнологии. 15 , 574–579 (2020).

    Артикул Google Scholar

30. Феррари Г., Гоззини Ф., Молари А. и Сампиетро М. Трансимпедансный усилитель для высокочувствительных измерений тока на наноустройствах. IEEE J. Твердотельные схемы 44 , 1609–1616 (2009).

    Артикул Google Scholar

31. Гурун, Г., Хаслер, П. и Дегертекин, Ф. Л. Электроника внешнего приемника для высокочастотных монолитных массивов изображений CMUT-on-CMOS. IEEE Trans. Ультразвук., Ферроэлектр., Частот. Контроль 58 , 1658–1668 (2011).

    Артикул Google Scholar

32. Розенштейн, Дж. К., Вануну, М., Мерчант, К. А., Дрндик, М. и Шепард, К. Л. Интегрированная платформа для обнаружения нанопор с субмикросекундным временным разрешением. Нац. Методы 9 , 487–492 (2012).

    Артикул Google Scholar

33. Додж С. и Карам Л. Исследование и сравнение эффективности распознавания человека и глубокого обучения при визуальных искажениях. 2017 26-я Международная конференция по компьютерным коммуникациям и сетям (ICCCN) 1–7 (IEEE, 2017).

34. Брукс, Т., Милденхолл, Б., Сюэ, Т., Чен, Дж., Шарлет, Д. и Бэррон, Дж. Т. Необработка изображений для необработанного шумоподавления. В проц. Конференция IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) 11036–11045 (IEEE, 2019).

35. Чарт Д., Чарт Ф., Гарсия С., дель Хесус М. Дж. и Эррера Ф. Практическое руководство по автокодировщикам для нелинейного слияния признаков: таксономия, модели, программное обеспечение и рекомендации. Инф. Fusion 44 , 78–96 (2018).

    Артикул Google Scholar

36. Сюй Л. и др. Извлечение и составление надежных функций с помощью шумоподавляющих автоэнкодеров. В проц. 25-я Международная конференция по машинному обучению 1096–1103 (IEEE, 2008 г.).

37. Li, C. et al. Аналоговая обработка сигналов и изображений с большими мемристорными поперечинами. Нац. Электрон. 1 , 52–59(2018).

    Артикул Google Scholar

38. Ван, С.-Ю. и другие. Гетероструктура Ван-дер-Ваальса с настройкой затвора для реконфигурируемого датчика зрения нейронной сети. науч. Доп. 6 , eaba6173 (2020).

    Артикул Google Scholar

39. Пан, К. и др. Реконфигурируемые логические и нейроморфные схемы на основе электрически настраиваемых двумерных гомопереходов. Нац. Электрон. 3 , 383–390 (2020).

    Артикул Google Scholar

40. Чжоу Т. и др. Крупномасштабные нейроморфные оптоэлектронные вычисления с реконфигурируемым блоком дифракционной обработки. Нац. Фотон. 15 , 367–373 (2021).

    Артикул Google Scholar

Ссылки на скачивание

Благодарности

Ж. -Х.К. выражает признательность Министерству торговли, промышленности и энергетики (MOTIE) Южной Кореи за финансовую поддержку в рамках программы «Содействие глобальным талантам для инновационного роста» (P0008749) Корейского института развития технологий (KIAT). Команда Массачусетского технологического института признательна за финансовую поддержку Корейского института науки и технологий (KIST) в рамках программы 2E31550 и программы Samsung Global Research Outreach (GRO).

Информация об авторе

1. Эти авторы внесли равный вклад: Чанёль Чой, Хёнсок Ким, Чжи-Хун Кан, Мин-Кю Сон.

Авторы и организации

1. Факультет электротехники и информатики, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, США Электроника, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс , США

   Чанёль Чхве, Хёнсок Ким, Чжи-Хун Кан, Мин-Гю Сон, Ханвул Ён, Селеста С. Чанг, Джун Мин Со, Джихо Шин, Куангье Лу, Бо-Ин Парк, Ёнгин Ким, Хан Эол Ли, Доюн Ли, Сан-Хун Бэ, Хён С. Кум, Пэн Линь и Джихван Ким

2. Факультет машиностроения, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, США

   Хёнсок Ким, Чжи-Хун Кан, Мин-Кю Сон, Ханвул Ён, Селеста С. Чанг, Джун Мин Су, Чжихо Шин, Куанье Лу, Бо-Ин Парк, Ёнгин Ким, Хан Эол Ли, Доюн Ли, Субин Панг, Сан-Хун Бэ, Хён С. Кум, Пэн Линь и Джихван Ким

3. Школа материаловедения и инженерии, Институт науки Кванджу и технологии, Кванджу, Республика Корея

   Hanwool Yeon

4. Факультет электротехники и информатики, Университет Цинциннати, Цинциннати, Огайо, США

   Yeongin Kim

5. Факультет передовых материалов, Чонбукский национальный университет, Чон Джу, Республика Корея

   Han Eol Lee

6. Школа инженерии и прикладных наук, Гарвардский университет, Кембридж, Массачусетс, США

   Jaeyong Lee

7. Отделение радиологии, Массачусетская больница общего профиля/Гарвардская медицинская школа, Бостон, Массачусетс, США

   Ikbeom Jang

8. Отдел радиологии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, США

   Kanghyun Ryu

9. .

   Sang-Hoon Bae

10. Отдел материаловедения, Национальная лаборатория Лоуренса в Беркли, Беркли, Калифорния, США

    Yifan Nie

11. Факультет электротехники и электроники, Университет Йонсей, Сеул, Республика Кореи

    Хён С. Кум

12. Институт посткремниевых полупроводников, Корейский институт науки и технологий, Сеул, Республика Корея

    Мин-Чул Парк, Суён Ли и Хён-Джун Ким

13. Институт микроэлектроники, Университет Цинхуа, Пекин, Китай

    Huaqiang Wu

14. Колледж компьютерных наук и технологий Чжэцзянского университета, Ханчжоу, Китай

    Пэн Линь

15. Департамент материаловедения и инженерии, Массачусетский институт технологий, Кембридж, Массачусетс , США

    Jeehwan Kim

1. Chanyeol Choi

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

2. Hyunseok Kim

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

3. Ji-Hoon Kang

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

4. Min-Kyu Song

   Посмотреть публикации автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

5. Hanwool Yeon

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

6. Celesta S. Chang

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

7. Jun Min Suh

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

8. Jiho Shin

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

9. Kuangye Lu

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

10. Bo-In Park

    Посмотреть публикации автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

11. Yeongin Kim

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

12. Han Eol Lee

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

13. Doyoon Lee

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

14. Jaeyong Lee

    Посмотреть публикации автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

15. Ikbeom Jang

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

16. Subeen Pang

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

17. Kanghyun Ryu

    Посмотреть публикации автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

18. Sang-Hoon Bae

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

19. Yifan Nie

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

20. Hyun S. Kum

    Посмотреть публикации автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

21. Min-Chul Park

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

22. Suyoun Lee

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

23. Hyung-Jun Kim

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Академия

24. Huaqiang Wu

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

25. Peng Lin

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

26. Jeehwan Kim

    Просмотр публикаций автора

    Вы также можете искать этого автора в PubMed Google Scholar

Взносы

К. К. и П.Л. задумал эту работу и разработал эксперименты. Дж.К. руководил командой. К.К., Х.К., П.Л., М.-К.С., Х.Ю. и Дж.К. подготовил рукопись. К.К., М.-К.С., Х.Ю., Дж.М.С., Дж.Л. и Д.Л. выполнил изготовление устройства. Х.К. выращивал тонкие пленки для оптоэлектронных устройств. К.К., Дж.-Х.К. и П.Л. провел измерение массива перекладин. CC спроектировал и построил оптическую установку. CC и Х.Ю. выполнил измерение массива датчиков. CC провел моделирование и реализацию нейронных сетей с использованием MATLAB, Python и PyTorch. К.К., С.П. и К.Р. обсудили результаты моделирования нейронных сетей. Все авторы внесли свой вклад в обсуждение и анализ результатов.

Авторы переписки

Переписка с Хуацян Ву, Пэн Линь или Джихван Ким.

Заявление об этике

Конкурирующие интересы

Авторы не заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Рецензирование

Информация о рецензировании

Nature Electronics благодарит Rui Yang и других анонимных рецензентов за их вклад в рецензирование этой работы.

Дополнительная информация

Примечание издателя Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Дополнительная информация

Дополнительная информация

Дополнительная информация Рис. 1–12.

Права и разрешения

Перепечатка и разрешения

Об этой статье

Эта статья цитируется

• Фотонная интеграция Ван-дер-Ваальса от 2D-материалов к 3D-наномембранам

  • Юань Мэн
  • Цзянган Фэн
  • Сан-Хун Бэ

  Материалы Nature Reviews (2023)

• Тысячи уровней проводимости в мемристорах, интегрированных в CMOS

  • Минъи Рао
  • Хао Тан
  • Дж.