系统寿命提升测试数据

单元磨损是导致存算一体系统运行模型时识别准确率下降的非理想因素。在课题组实现的仿真平台上，运行神经网络模型识别图像数据集，并开启磨损均衡功能。通过模拟器跟踪神经网络训练过程中所有忆阻器单元写入次数，预测忆阻器阵列的最大写入变化趋势，通过线性拟合估计系统寿命。本数据集包含了开启磨损均衡和不开启磨损均衡两个测试的运行脚本、日志文件、原始数据、最大写入分布图。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对存算一体系统中单元磨损导致的识别准确率下降问题，通过仿真平台执行神经网络图像识别任务并启用磨损均衡功能，记录忆阻器写入次数以预测阵列寿命。数据集合盖了开启与关闭磨损均衡两种模式的运行脚本、日志文件、原始数据及最大写入分布图。