- 9,719
- 18
- 8 Ноя 2022
Вычисления в памяти ещё никогда не были такими безопасными.
Команда исследователей Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся новый макрос спинтронных вычислений в памяти nvCIM (non-volatile compute-in-memory) для повышения безопасности устройств, работающих на базе ИИ и edge computing . Разработка призвана обеспечить защиту устройств от кибератак и кражи чувствительных данных.
Макрос nvCIM можно интегрировать с существующей полупроводниковой технологией, что упрощает практическое применение nvCIM. В ходе тестов макроса выяснилось, что nvCIM обеспечивает хорошую защиту от кибератак, быстрое время реакции и высокую энергоэффективность.
6,6 Мбит-ный макрос, интегрированный с CMOS, использует технологию 22-нм использует 22-нм технологию магнитной памяти с произвольным доступом (Магниторезистивная оперативная память, MRAM) и передачей крутящего момента.
В будущем макрос nvCIM может помочь улучшить безопасность ИИ-устройств edge computing, защищая чувствительные данные, хранящиеся в них, не понижая при этом скорость, точность и энергоэффективность. Кроме того, работа может вдохновить другие команды учёных разрабатывать аналогичные решения для усиления edge computing, в конечном итоге способствуя широкому внедрению технологий с высокой производительностью на базе ИИ.
Команда исследователей Для просмотра ссылки Войди
Макрос nvCIM можно интегрировать с существующей полупроводниковой технологией, что упрощает практическое применение nvCIM. В ходе тестов макроса выяснилось, что nvCIM обеспечивает хорошую защиту от кибератак, быстрое время реакции и высокую энергоэффективность.
6,6 Мбит-ный макрос, интегрированный с CMOS, использует технологию 22-нм использует 22-нм технологию магнитной памяти с произвольным доступом (Магниторезистивная оперативная память, MRAM) и передачей крутящего момента.
В будущем макрос nvCIM может помочь улучшить безопасность ИИ-устройств edge computing, защищая чувствительные данные, хранящиеся в них, не понижая при этом скорость, точность и энергоэффективность. Кроме того, работа может вдохновить другие команды учёных разрабатывать аналогичные решения для усиления edge computing, в конечном итоге способствуя широкому внедрению технологий с высокой производительностью на базе ИИ.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
