기계 학습 ( machine learning , ML ) 어플리케이션 을 위한 하드웨어 가속기 에 대한 요구 가 증가 하 고 있 다 . 이러 한 다수 의 어플리케이션 을 지배 하 는 계산 은 매트릭스 벡터 곱셈 ( matrix vector multiplications ) 이 다 . 크로스바 ( crossbar ) 네트워크 를 통해 매트릭스 벡터 곱셈 을 아날로그 ( analog ) 로 매우 효율 적 으로 수행 할 수 있 다 . 그러나 , 웨이트 ( weight ) 를 나타내 기 위해 , 메모리 소자 가 각각 의 웨이트 셀 에 도입 되 어야 한다 . 정적 랜덤 액세스 메모리 ( Static Random Access Memory , SRAM ) 는 크 고 비 효율 전력 이 다 . 리 던 던트 랜덤 액세스 메모리 ( Redundant Random Access Memory , RRAM ) , FLASH 또는 스핀 - 토크 자기 전달 액세스 메모리 ( Spin - Torque Transfer Magnetic Random Access Memory , STT - MRAM ) 와 같 은 비휘발성 메모리 옵션 은 종종 낮 은 온 / 오프 비율 , 높 은 변형 및 비 호환 프로그래밍 전압 을 포함 한 다른 문제 로 인해 어려움 을 겪 고 있 다 .