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온칩 비휘발성 메모리를 활용한 메모리 중심 컴퓨팅은 에너지 효율적인 방식으로 원주율 및 로컬 정보 처리를 위한 독특한 기회를 제공합니다. 저항 랜덤 액세스 메모리(RRAM)를 기반으로 한 설계 및 모델링 방법론이 본 논문에서 제시됩니다. 다양한 물리적 현실주의 수준을 가진 계층적 RRAM SPICE 모델이 설명되며, 통합된 확률성이 RRAM 작동의 보다 정확한 표현을 제공합니다. RRAM이 내장된 3-D 수직 구조(즉, 3-D RRAM)를 사용하여 재구성 가능한 인-메모리 로직을 위한 세 가지 인메모리 운영 방식이 개발 및 실험적으로 검증되었습니다. RRAM 중심 컴퓨팅 시스템의 사례 연구로서, 하이퍼디멘셔널(HD) 컴퓨팅 모델을 사용하는 언어 인식 시스템을 위해 3-D RRAM의 사용을 평가합니다. 3-D RRAM의 고유한 특성을 활용하여, FinFET와 결합된 제작된 3-D RRAM을 사용하여 HD 작업에 필수적인 커널인 곱셈, 덧셈 및 순열(MAP)을 시연합니다. RRAM 중심 HD 시스템은 RRAM 내구성 실패로 인한 하드 오류에 대해 강한 복원력을 보여, 메모리 중심 HD 시스템을 위해 다양한 유형의 RRAM을 사용하는 유망한 사례를 제공합니다.
Li et al. (Fri,)는 이 질문을 연구했습니다.