公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源 ： 内容编译 自 semiconductor-digest 。 一家由法国科学家组成的团队，开发出首个能够支持人工神经网络进行自适应本地训练和推理的混 合存储器技术，从而突破了长期以来限制边缘AI（edge-AI）高效学习的技术瓶颈。 在《自然-电子学》（Nature Electronics）上发表的一篇题为《一种同时用于训练和推理的铁电忆 阻 器 存 储 器 》 （ A Ferroelectric-Memristor Memory for Both Training and Inference ） 的 论 文 中 ， 该 团 队 提 出 了 一 种 全 新 的 混 合 存 储 系 统 。 该 系 统 将 两 种 此 前 不 兼 容 的 技 术 —— 铁 电 电 容 （ferroelectric capacitors）和忆阻器（memristors）——的最佳特性结合到单一的、与CMOS技 术兼容的存储堆栈中。这项新颖的架构为边缘AI最棘手的一个挑战提供了一个期待已久的解决方 案：如何在芯片上同时进行学习和推理，同时不消耗过多能源或超出硬件限制。 这项研究 ...