基于带符号位的浮点数运算的多位宽3D RRAM设计

王兴华; 王天; 王乾; 李潇然

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本文介绍了卷积神经网络(convolutional neutral network,CNN)系统中具有多位存储的三维阻变式存储器(threedimensional resistive random-access memory,3D RRAM)的带符号位的浮点数运算.与其他类型存储器相比,3D RRAM可以在存储器内部进行运算,且具有更高的读取速率和更低的能耗,为解决冯诺依曼架构的瓶颈问题提供新方案.单个RRAM单元的最大和最小电阻分别达到10 GΩ和10 MΩ,可在多级电阻状态下稳定,以存储多比特位宽的数据.测试结果表明,带符号位的浮点数的卷积运算系统的精度可以达到99.8%,测试中3D RRAM模型的峰值读取速度为0.529 MHz.

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来源
《北京理工大学学报》 |2022年第12期|1299-1304|共6页
作者
王兴华; 王天; 王乾; 李潇然;
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作者单位

北京理工大学集成电路与电子学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类大规模集成电路、超大规模集成电路;
关键词
3D RRAM; 存算一体; 带符号位的浮点数卷积运算; 多级电阻; 峰值读取速度;

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