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Technological Exploration of RRAM Crossbar Array for Matrix-Vector Multiplication

Lixue、Xia、Peng、Gu、Boxun、Li -、Tianqi、Tang

2016Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniEngineering被引 1

摘要

矩阵向量增加是为许多计算地集中的算法的关键操作。抵抗切换的随机的存取存储器(RRAM ) 设备和 RRAM 闩穿的新兴的金属氧化物表明了模拟矩阵向量增加的一条有希望的硬件认识与超离频精力效率。在这篇论文，我们分析设备水平和电路水平的影响非理想的因素包括 RRAM 设备的非线性的当前电压的关系，设备制造的变化并且给操作，和 interconnect 抵抗以及另外的闩数组写参数。在那上，我们建议工艺的探索流动让设备参数配置克服非理想的因素的影响并且为各特定的申请在性能，精力，和可靠性之中完成一宗更好的交易。我们向量机器(SVM ) 和混合公民标准和技术(MNIST ) 模式识别数据集开创的支持的模拟结果证明那个 RRAM 闩数组基于 SVM 是柔韧的输入信号变化但是对通道差距偏差敏感。进一步的抵抗决定测试一台 6 位的 RRAM 设备对有能力的礼品在 90% 附近认识到识别精确性，显示 RRAM 闩数组的物理可行性基于 SVM。另外，建议工艺的探索流动能与以前的工作相比在 MNIST 数据集和 26.4% 精力积蓄上完成识别精确性的 10.98% 改进。试验性的结果也证明节省的超过 84.4% 力量能以很少精确性减小的成本被完成。

引用本文（GB/T 7714）