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AI边缘设备保护：CMOS兼容的自旋电子计算内存宏解决方案
2023年08月02日 由 daydream 发表
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边缘计算应用涵盖了在数据产生源头（即数据产生的地方附近）进行数据处理和存储，现在正在应用于越来越多的技术中。边缘计算的应用意味着设备可以收集、存储和处理数据，例如智能手表、分析实用网络数据的计算机、计算机化的安全技术和其他系统。
由于人工智能 （AI） 算法旨在分析大量数据，因此它们非常适合边缘计算应用，因为它们可以让设备分析它们收集的数据并根据这些数据做出准确的预测。理想情况下，由AI驱动的边缘计算设备应该实现高预测准确性、快速响应时间和良好的功耗效率，从而实现长时间的电池续航。
为了促进人工智能边缘计算设备的广泛使用并保护其用户，计算机科学家还应确保它们免受网络攻击和敏感数据盗取的侵害。《自然电子学》杂志上发表的一篇论文介绍了一种新的自旋电子计算内存宏，可以提高AI边缘设备的安全性。
在计算机编程中，宏实质上是规则、模式或指令，概述了如何将输入数据映射到给定输出。他们的宏特别适用于片上非易失性计算内存（nvCIM）系统，这是一种将处理器和存储器组件组合成单个设备的架构。
"我们报告了一个基于自旋电子的nvCIM宏，用于高效的点积边缘计算，具有安全的访问控制，用于激活，密钥和数据保护，以防止通电和断电探测攻击。“ 研究人员Yen-Cheng Chiu、Win-San Khwa和他们的同事在论文中写道。
该宏利用现有的半导体技术进行集成，便于其在现实世界中的应用。研究人员在一系列初步测试中测试了其性能，发现它能够很好地抵御恶意攻击，响应时间快，能效高。
“6.6兆位互补金属氧化物半导体（CMOS）集成宏使用了22纳米自旋转矩磁随机存储器技术。“ Chiu、Khwa和他们的同事在论文中解释道。"该宏实现了高随机性（互汉明距离为0.4999）和物理不可克隆功能的高可靠性（内部汉明距离为0），以及点积计算的高能效（每瓦秒30.1至68.0兆次操作）。"
将来，由这个研究团队介绍的CMOS集成自旋电子的nvCIM宏可以帮助提高AI驱动的边缘计算设备的安全性，保护其中存储的敏感数据，而不损害其速度、准确性和功耗效率。此外，这项最新工作可以激励全球其他团队开发类似的解决方案，以增强AI边缘计算，最终促进高性能技术的广泛采用。
来源：https://techxplore.com/news/2023-07-cmos-compatible-spintronic-compute-in-memory-macro-ai.html
由于人工智能 （AI） 算法旨在分析大量数据，因此它们非常适合边缘计算应用，因为它们可以让设备分析它们收集的数据并根据这些数据做出准确的预测。理想情况下，由AI驱动的边缘计算设备应该实现高预测准确性、快速响应时间和良好的功耗效率，从而实现长时间的电池续航。
为了促进人工智能边缘计算设备的广泛使用并保护其用户，计算机科学家还应确保它们免受网络攻击和敏感数据盗取的侵害。《自然电子学》杂志上发表的一篇论文介绍了一种新的自旋电子计算内存宏，可以提高AI边缘设备的安全性。
在计算机编程中，宏实质上是规则、模式或指令，概述了如何将输入数据映射到给定输出。他们的宏特别适用于片上非易失性计算内存（nvCIM）系统，这是一种将处理器和存储器组件组合成单个设备的架构。
"我们报告了一个基于自旋电子的nvCIM宏，用于高效的点积边缘计算，具有安全的访问控制，用于激活，密钥和数据保护，以防止通电和断电探测攻击。“ 研究人员Yen-Cheng Chiu、Win-San Khwa和他们的同事在论文中写道。
该宏利用现有的半导体技术进行集成，便于其在现实世界中的应用。研究人员在一系列初步测试中测试了其性能，发现它能够很好地抵御恶意攻击，响应时间快，能效高。
“6.6兆位互补金属氧化物半导体（CMOS）集成宏使用了22纳米自旋转矩磁随机存储器技术。“ Chiu、Khwa和他们的同事在论文中解释道。"该宏实现了高随机性（互汉明距离为0.4999）和物理不可克隆功能的高可靠性（内部汉明距离为0），以及点积计算的高能效（每瓦秒30.1至68.0兆次操作）。"
将来，由这个研究团队介绍的CMOS集成自旋电子的nvCIM宏可以帮助提高AI驱动的边缘计算设备的安全性，保护其中存储的敏感数据，而不损害其速度、准确性和功耗效率。此外，这项最新工作可以激励全球其他团队开发类似的解决方案，以增强AI边缘计算，最终促进高性能技术的广泛采用。
来源：https://techxplore.com/news/2023-07-cmos-compatible-spintronic-compute-in-memory-macro-ai.html
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