利用自旋神经元实现超低能耗模拟图像处理
无序系统与神经网络
2016-11-15 v3
摘要
本文提出了一种基于自旋神经元细胞阵列的超低能耗“片上”图像处理架构。该“神经元”由具有多个输入磁体的横向自旋阀（LSV）组成，通过金属通道连接到输出磁体。低电阻的磁金属神经元在约20mV的小端电压下工作，同时对光电传感器输入执行模拟计算。器件两端的静态电流流动仅限于与磁体开关时间相对应的小时间段，并由低占空比系统时钟决定。因此，大多数图像传感应用中不可避免的模拟模式处理的能耗得以降低，并与外围CMOS单元的动态和泄漏功耗相当。通过基于物理的器件仿真框架结合SPICE，获得了所提出架构在常见图像传感和处理应用（如特征提取、半色调压缩和数字化）中的性能。结果表明，与基于传统混合信号图像采集和处理方案的最先进CMOS设计相比，所提出的设计方案可以实现计算能耗降低两个数量级以上。据作者所知，这是首次提出将纳米磁体（在LSV中）应用于模拟信号处理的工作。
引用
@article{arxiv.1206.2466,
title = {Ultra Low Energy Analog Image Processing Using Spin Neurons},
author = {Mrigank Sharad and Charles Augustine and Georgios Panagopoulos and Kaushik Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.2466},
year = {2016}
}