带有多晶通道的充电陷突触装置用于低功耗内存计算
Min-Kyu Park1, Joon Hwang1, Soomin Kim2
1Department of Electrical and Computer Engineering with Inter-university Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University, Seoul, 08826, Republic of Korea.
Scientific reports
|November 23, 2024
概括
这项研究展示了使用充电陷闪存 (CTF) 突触设备的内存处理 (PIM) 硬件架构. 这种创新的PIM电路显著减少了用于高效的神经形态计算和图像识别任务的推断能量.
科学领域:
- 计算机工程 计算机工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- ·诺伊曼瓶限制了当前的计算架构.
- 处理内存 (PIM) 通过在内存中执行计算提供了一个解决方案.
- 充电陷闪光灯 (CTF) 技术被探索为PIM中的突触设备的有希望的候选者.
研究的目的:
- 实现和评估使用CTF作为突触设备的PIM硬件架构.
- 为了评估PIM电路的性能,从推断能量减少的角度来看.
- 为了研究系统准确性,能源效率,计算效率和神经形态应用程序的延迟.
主要方法:
- 使用CTF突触器件实现PIM硬件电路.
- 训练视觉几何组 (VGG) -8神经网络在加拿大高级研究院 (CIFAR) -10数据集上的离芯片学习.
- 模拟包括设备变化,数组大小和技术节点扩展.
主要成果:
- 带有CTF内存的PIM电路显示,突触阵列推断能量显著减少.
- 使用VGG-8神经网络实现了高图像识别精度.
- 对集成PIM架构的能源效率,计算效率和延迟进行详细分析.
结论:
- 基于CTF突触器件开发的PIM硬件架构有效地解决了·诺伊曼瓶.
- 该PIM电路显示了节能和高性能神经形态计算应用的巨大潜力.
- 模拟证实了拟议的PIM架构的可行性和可扩展性.


