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發(fā)布時(shí)間:2022-12-19作者來(lái)源:薩科微瀏覽:2576
近日,第68屆國(guó)際電子器件大會(huì)(IEDM 2022)在美國(guó)舊金山召開(kāi),其中清華大學(xué)集成電路學(xué)院錢鶴、吳華強(qiáng)團(tuán)隊(duì)發(fā)表了4篇學(xué)術(shù)論文,報(bào)道了存算一體技術(shù)領(lǐng)域的[敏感詞]進(jìn)展。四篇文章涉及單片三維集成混合存算一體架構(gòu)、存算一體芯片的多尺度熱建模、基于存算一體的同態(tài)加密和存算通一體多個(gè)前沿領(lǐng)域。其中博士生安然和博士生李怡均發(fā)表的基于單片三維集成的混合存算一體架構(gòu)工作獲得IEEE Brain[敏感詞]論文獎(jiǎng) (IEEE Brain “Best Paper” Award)。自2016年始,團(tuán)隊(duì)已連續(xù)七年在IEDM大會(huì)上累計(jì)發(fā)表論文十八篇。
IEDM ( International Electron Devices Meeting ) 始于1955年,是國(guó)際微電子器件領(lǐng)域的[敏感詞]會(huì)議,在國(guó)際微電子領(lǐng)域享有權(quán)威的學(xué)術(shù)地位和廣泛的影響力,被譽(yù)為“微電子器件領(lǐng)域的奧林匹克盛會(huì)”。IEDM主要報(bào)道國(guó)際微電子器件領(lǐng)域的[敏感詞]研究進(jìn)展,以及該領(lǐng)域極具應(yīng)用前景的研究成果,是全球知名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、高校以及行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)報(bào)告其[敏感詞]研究成果和技術(shù)突破的主要窗口與平臺(tái),被稱為國(guó)際微電子器件領(lǐng)域的“風(fēng)向標(biāo)”。
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基于單片三維集成的混合存算一體架構(gòu)
人工智能的快速發(fā)展對(duì)芯片的算力與能效提出了越來(lái)越高的要求。模擬型RRAM陣列能以極高的效率執(zhí)行矩陣-向量乘法(MVM)運(yùn)算,然而實(shí)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包含如邏輯、緩存、激活函數(shù)(如ReLU)和重排等操作,目前無(wú)法在RRAM陣列上有效執(zhí)行。此外,RRAM陣列和緩存之間需要通過(guò)總線進(jìn)行的頻繁數(shù)據(jù)傳輸,有限的帶寬也會(huì)導(dǎo)致顯著的延遲,限制計(jì)算的并行度。該論文提出了一種基于單片三維集成的混合存算一體架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了硅CMOS邏輯層、基于RRAM的存算一體層和基于碳納米管(CNT)/氧化銦鎵鋅(IGZO)的近存計(jì)算層的片上垂直堆疊,通過(guò)高密度層間通孔(ILV)提供的超高帶寬優(yōu)勢(shì),可以高效地實(shí)現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算。此外,該論文利用后道兼容低溫工藝首次實(shí)現(xiàn)基于CNT/IGZO的后道CFET結(jié)構(gòu),以此為基礎(chǔ)單元實(shí)現(xiàn)后道CMOS近存計(jì)算功能層,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層之間的緩存和邏輯運(yùn)算。該工作以 A Hybrid Computing-In-Memory Architecture by Monolithic 3D Integration of BEOL CNT/IGZO-based CFET Logic and Analog RRAM 為題發(fā)表。材料學(xué)院博士生安然和集成電路學(xué)院博士生李怡均為該論文共同[敏感詞]作者,集成電路學(xué)院唐建石副教授、吳華強(qiáng)教授以及材料學(xué)院李正操教授為本論文共同通訊作者。
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基于RRAM的存算一體芯片的
多尺度熱模型
基于RRAM的存算一體芯片近年來(lái)得到了廣泛關(guān)注與研究,芯片的集成規(guī)模和算力不斷提高。但是,芯片的功耗密度,也在不斷提高。并且由于RRAM陣列在計(jì)算過(guò)程中會(huì)全并行開(kāi)啟,造成局部的高功耗與熱點(diǎn)。而RRAM器件作為模擬器件,其電導(dǎo)對(duì)于溫度是敏感的,溫度的升高會(huì)造成RRAM電導(dǎo)的漂移,進(jìn)而引起芯片計(jì)算精度下降。該工作對(duì)基于 RRAM 的存算一體芯片進(jìn)行了多尺度熱建模,對(duì)影響溫度分布的散熱方式、技術(shù)節(jié)點(diǎn)、RRAM陣列功耗、ADC與DAC功耗等多種因素進(jìn)行了評(píng)估。并結(jié)合 RRAM 緊湊模型研究了RRAM器件隨溫度的電導(dǎo)漂移,及其對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度退化的影響,并提出了有效的改善方法。該研究對(duì)基于RRAM的存算一體芯片運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),改善溫度引起的計(jì)算精度下降具有重要參考價(jià)值。該工作以 A Multi-Scale Thermal Modeling of RRAM-based 3D Monolithic-Integrated Computing-in-Memory Chips 為題發(fā)表, 集成電路學(xué)院博士生馬阿旺為[敏感詞]作者,高濱副教授為通訊作者。
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基于存算一體的同態(tài)加密
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基于存算一體的混合預(yù)編碼
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