TReCiM：面向低功耗与温度韧性的多位 2FeFET-1T 计算存储设计
摘要
计算存储（Compute-in-memory，CiM）作为解决人工智能（AI）和物联网（IoT）中硬件挑战的 promising 方案，尤其针对“内存墙”问题。通过在交叉栏结构中利用非易失性存储器（NVM）器件，CiM 能高效加速神经网络及其他 AI 模型中至关重要的乘加运算（multiply-accumulate，MAC）。在 various NVM 器件中，钛化物 FET（FeFET）因其与 CMOS 兼容、基于电压的读写机制以及高 ION/IOFF 比例，特别适用于超低功耗 CiM 数组。此外，亚阈值工作的 FeFET 器件可进一步降低 CiM 数组的功耗。然而，亚阈值 FeFET 器件易受温度漂移影响，导致计算精度恶化。现有解决方案在大型数组规模下温度韧性较差，仅支持 1 位。本文提出 TReCiM，一种 ultra-low-power 温度韧性多位 2FeFET-1T CiM 设计，使其能在 0 至 85 摄氏度的温度范围内可靠地进行亚阈值 FeFET 区域的 MAC 计算。我们采用 NeuroSim 框架对 VGG-8 神经网络架构运行 CIFAR-10 数据集进行基准测试。基准结果表明，在考虑温度漂移影响后，所提出的 TReCiM 数组实现了 91.31% 的准确率，较现有 1 位 2T-1FeFET CiM 数组提升 1.86% 的准确率。此外，所提出设计在系统层面实现了 48.03 TOPS/W 的能效，与在小工艺尺寸下的现有设计相当。
引用
@article{arxiv.2501.01052,
title = {TReCiM: Lower Power and Temperature-Resilient Multibit 2FeFET-1T Compute-in-Memory Design},
author = {Yifei Zhou and Thomas Kämpfe and Kai Ni and Hussam Amrouch and Cheng Zhuo and Xunzhao Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01052},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 9 figures, to be published in the 43st ICCAD (ACM/IEEE International Conference on Computer-Aided Design) proceedings