技术论文题为“海德:混合PCM / FeFET SRAM Device-search优化区域和节能模拟IMC平台”是耶鲁大学的研究人员发表的。
“今天,有大量的内存计算(IMC)设备- sram,吸附& FeFETs,模仿卷曲crossbar-arrays高吞吐量。每个IMC设备提供了自己的优点和缺点在深层神经网络推理(款)闩的面积开销,能源和non-idealities编程。设计空间探索,因此,必须得到混合器件结构优化的影响下对准确推断款non-idealities从多个设备,同时保持竞争力和节能领域。我们提出一个两阶段搜索框架(海德),利用最好的世界提供的多种设备来确定一个最优混合器件架构对于一个给定的拓扑款。混合模型达到2.30 - -2.74 x高顶/毫米^ 2在22 - 26%的能效高于基线齐次模型VGG16拓扑款。我们进一步提出一个可行的实现HyDe-derived混合型设备架构在2.5 d设计空间使用chiplets减少硬件的设计工作和成本制造过程涉及多个技术。”
找到技术论文。2023年8月出版(预印本)。
保护好、Abhiroop阿布Moitra, Priyadarshini熊猫。“海德:混合PCM / FeFET SRAM Device-search优化区域和节能模拟IMC平台。“arXiv预印本arXiv: 2308.00664 (2023)。
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