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J-GLOBAL ID：202102248522966830   整理番号：21A0013210

エネルギー効率の良いRRAMベースのインメモリコンピューティングのための差動列重みマッピングによる電圧モードセンシング方式【JST・京大機械翻訳】

A Voltage-Mode Sensing Scheme with Differential-Row Weight Mapping For Energy-Efficient RRAM-Based In-Memory Computing

著者 (8件)： Wan Weier (Stanford University,CA,USA) ,  Kubendran Rajkumar (University of California,San Diego,CA,USA) ,  Gao Bin (Tsinghua University,Beijing,China) ,  Josbi Siddharth (University of Notre Dame,IN,USA) ,  Raina Priyanka (Stanford University,CA,USA) ,  Wu Huaqiang (Tsinghua University,Beijing,China) ,  Cauwenberghs Gert (Stanford University,CA,USA) ,  Wong H.-S. Philip (Stanford University,CA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： VLSI Technology  ページ： 1-2  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： RRAMベースのメモリ内マトリックスベクトル乗算(MVM)のエネルギー効率は,出力センシング機構に大きく依存する。電流モードセンシングと比較して,同じ読取電圧で多重累積(MAC)当たり3.6xの改善を達成する差動列重みマッピングによる新しい電圧モードセンシング構成を設計し,従来の電圧モードセンシングで生じる非線形ソースライン動力学問題を回避する。CMOS電圧モードニューロンと一体的に統合したRRAMアレイを用いた測定を行うことにより,この方式のMVM性能を検証した。2つの異なる重みマッピングスキームの下でMVM精度に対する重み正規化の効果を比較し,カラムを横切るL-1重みノルムの重みスパース性と一貫性に基づくスキームの選択における指針を提供した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  *電圧 ,  ニューロン ,  乗算 ,  多重化 ,  正規化 ,  ノルム ,  エネルギー効率 ,  CMOS
準シソーラス用語： スパース性 ,  *電圧モード ,  電流モード ,  *ReRAM ,  *インメモリコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： エネルギー効率 ,  RRAM ,  インメモリコンピューティング ,  差動 ,  マッピング ,  電圧モード ,  センシング