【摘 要】
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近年来,随着以机器学习为代表的人工智能领域研究的推进,人们对于数据的存储容量和计算速度提出了更高的需求,传统的冯·诺依曼体系结构需要频繁地实现从存储模块和计算模块之间的数据搬移,这会限制CPU的运算速度,降低能量效率。为了突破冯·诺依曼瓶颈,存内计算被提出。SRAM（Static Random Access Memory）存内计算是目前较为成熟的技术,但是SRAM结构存储的数据存在掉电丢失的缺点。
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近年来,随着以机器学习为代表的人工智能领域研究的推进,人们对于数据的存储容量和计算速度提出了更高的需求,传统的冯·诺依曼体系结构需要频繁地实现从存储模块和计算模块之间的数据搬移,这会限制CPU的运算速度,降低能量效率。为了突破冯·诺依曼瓶颈,存内计算被提出。SRAM（Static Random Access Memory）存内计算是目前较为成熟的技术,但是SRAM结构存储的数据存在掉电丢失的缺点。阻变式存储器（Resistive Random Access Memory,RRAM）由于具有非易失存储数据、集成度高和低功耗等优势,RRAM和逻辑运算的结合不但可以突破冯·诺依曼结构,而且可以解决SRAM存算结构出现的掉电数据丢失的问题。本文首先介绍了传统的1T1R单元结构,该结构通过总线电容和单元RRAM实现“与”运算,并且通过总线上电容同步实现量化功能。为了克服传统1T1R存在的问题,我们提出了基于RRAM的3T1R1C结构,该结构可以根据对数据读写速度和数据安全运算性需求的侧重点不同,分别利用电容C和RRAM实现两种模式的数据写入。并且在数据写入电容之后还可以通过控制信号将数据从电容C备份到RRAM中。该结构通过单元电容C和RRAM的结合,电容通过RRAM放电,单元间相互隔离实现“与”运算,具有良好的线性度。通过计算单元中的电容和总线上的电容进行电荷共享实现量化,相较于传统的1T1R单元,该结构受到RRAM阻值波动的影响较小;同时通过将一列上两个3T1R1C单元组合使用还能实现三态寻址功能;通过将相邻两列3T1R1C单元组合使用,可以两列并行计算输出SUM和Cout的值,并通过总线电容上电压表示半加器计算结果。最后对3T1R1C结构进行仿真分析,以64个单元为例,3T1R1C结构的线性度差值约是1T1R结构的1%。以一列64个单元为例,1T1R结构的功耗约为3T1R1C结构的44.06%。通过1000次蒙特卡洛仿真,得到3T1R1C单元SET和RESET操作的平均延迟。并对三态寻址和半加器两种逻辑实现,进行功能验证。
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