神經(jīng)網(wǎng)絡計算引發(fā)了新一輪信息技術革命，也對硬件的性能提出了更高的需求�；�于模擬型阻變存儲器的存算一體系統(tǒng)可以有效緩解存儲墻問題，阻變存儲器的可靠性退化問題是影響存算一體系統(tǒng)準確率的關鍵因素，當前尚缺乏面向神經(jīng)網(wǎng)絡應用的可靠性研究。
本書從神經(jīng)網(wǎng)絡計算的應用需求出發(fā)，建立了從器件到系統(tǒng)的跨層次可靠性分析與評估框架；圍繞模擬型阻變存儲器的數(shù)據(jù)保持特性建立了適用于多阻態(tài)、多溫度和多陣列形態(tài)的陣列級保持特性退化模型；針對現(xiàn)有的循環(huán)耐久性表征方法難以模擬在線訓練時權重更新的問題提出了小步長增量阻變方法，并通過階段式采樣模擬阻變曲線證明了循環(huán)耐久性的耦合效應是導致在線訓練準確率損失的直接原因。
本書可供從事神經(jīng)網(wǎng)絡計算、阻變存儲器、可靠性研究的高校師生、科研院所研究人員及相關技術人員閱讀參考。