一种用于边缘计算中模拟模板匹配的 9T4R RRAM 基于 ACAM
系统与控制
2025-01-31 v2 硬件体系结构
新兴技术
系统与控制
摘要
计算瓶颈不断转移到内存访问和数据传输，尤其是对于人工智能应用而言，亟需重新设计计算机体系结构的基本面。许多边缘计算应用，如可穿戴和植入式医疗设备，由于对边缘端面积和功耗的严格要求，对传统计算系统提出了日益挑战性的挑战。新兴技术，如阻变存储器（RRAM），在开发能够实现高分类能力和高能效的类神经模拟模拟计算范式方面显示出巨大的潜力。本文提出了一种新颖的RRAM 基于类比内容可寻址存储器（ACAM），用于在线类比模板匹配应用。该ACAM 基于模板匹配体系结构旨在实现能效高的分类，其中低能耗至关重要。我们展示了一个在商业 180nm CMOS 技术和内部RRAM 技术中实现的高度可调的新颖RRAM 基于ACAM 像素，显示在 66MHz 频率和 3V 电压供应下，分别具有约 0.036pJ 和 0.16pJ 的能量耗散。我们还在 180nm 中实现了一个基于该新颖像素设计的系统级原型实现。
引用
@article{arxiv.2410.03414,
title = {A 9T4R RRAM-Based ACAM for Analogue Template Matching at the Edge},
author = {Georgios Papandroulidakis and Shady Agwa and Ahmet Cirakoglu and Themis Prodromakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03414},
year = {2025}
}