Il calcolo analogico con RRAM è tornato dalle pagine dei vecchi libri di ingegneria come una bestia ben addestrata pronta a mangiarsi le GPU per colazione. Questo non è un esercizio di nostalgia; Si tratta di sfruttare matrici resistive per eseguire moltiplicazioni matrice-vettore e risolvere sistemi lineari grandi come quelli che compaiono nell’addestramento delle reti neurali, con efficienza energetica e throughput che, secondo i benchmark recenti, potrebbero superare le architetture digitali di tre ordini di grandezza.