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J-GLOBAL ID：202202240481607070   整理番号：22A0979393

Tiny-Alエッジデバイス用の20.5-65.0TOPS/Wを有する40nm,2Mセル,8b精度,ハイブリッドSLC-MLC PCM計算インメモリマクロ【JST・京大機械翻訳】

A 40-nm, 2M-Cell, 8b-Precision, Hybrid SLC-MLC PCM Computing-in-Memory Macro with 20.5 - 65.0TOPS/W for Tiny-Al Edge Devices

著者 (10件)： Khwa Win-San (TSMC Corporate Research,Hsinchu,Taiwan) ,  Chiu Yen-Cheng (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Jhang Chuan-Jia (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Huang Sheng-Po (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Lee Chun-Ying (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Wen Tai-Hao (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Chang Fu-Chun (National Tsing Hua University,Hsinchu,Taiwan) ,  Yu Shao-Ming (TSMC Corporate Research,Hsinchu,Taiwan) ,  Lee Tung-Yin (TSMC Corporate Research,Hsinchu,Taiwan) ,  Chang Meng-Fan (TSMC Corporate Research,Hsinchu,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISSCC  ページ： 1-3  発行年： 2022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： 十分に大きなオンチップメモリ容量を持つ効率的なエッジコンピューティングは,インターネットのインターネット時代において必須である。不揮発性コンピューティングインメモリ(nvCIM)は,近接して,メモリ[1]|>[4]に計算を近づけることにより,データ転送オーバヘッドを低減する。マルチレベルセル(MLC)は単一レベルセル(SLC)よりも高い貯蔵密度を持つ。少数のMLCまたはアナログnvCIM設計を提案したが,それらはより単純なニューラルネットモデル[5]またはより少ない面積効率微分セル[6]を用いて実装された。さらに,1つの記憶型を用いた全重みベクトルの表示は,上下ビット間の劇的な精度差を利用しなかった。Copyright 2022 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 ,  ベクトル ,  アナログ系 ,  微分 ,  データ転送 ,  非揮発性 ,  インターネット
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  オンチップメモリ ,  オーバヘッド ,  面積効率 ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： Al ,  エッジ ,  セル ,  SLC ,  PCM ,  計算