이전 메모리 컴퓨팅 프로세서들은 병렬 처리를 위해 다중 WL 구동과 높은 정확도를 위해 많은 고정밀 ADC가 필요하기 때문에 100TOPS/W 이상의 높은 에너지 효율을 달성하지 못했다. 일부 프로세서들은 높은 에너지 효율성을 얻기 위해 가중치 데이터 희소성을 많이 이용했지만, 실제 사례(예: ResNet-18을 사용한 ImageNet 작업)에서는 희소성이 30% 미만으로 제한되므로 성능에 제한이 존재한다.
본 논문에서는 에너지 효율적인 뉴로모픽 메모리 컴퓨팅 프로세서가 4가지 주요 특징들과 함께 제안된다. BL 활성도를 줄이기 위해 최상위 비트(MSB) 워드 건너뛰기가 제안되었으며, 더 낮은 BL 활성도를 달성하기 위한 early stopping이 제안되었다. 그리고, 다중 macro 간의 aggregation을 위한 mixed mode firing이 제안되었고, dynamic range를 확장하기 위한 voltage folding이 제안되었다. 그 결과, 제안된 메모리 컴퓨팅 프로세서는 62.1 TOPS/W (I=4b, W=8b) 및 310.4 TOPS/W(I=4b, W=1b)의 세계 최고 수준의 에너지 효율을 달성하였다.
Related papers:
- Kim, et al. “Neuro-CIM: A 310.4TOPS/W Neuromorphic Computing-in-Memory Processor with Low WL/BL activity and Digital-Analog Mixed-mode Neuron Firing”, Symposium on VLSI Circuits (S. VLSI), Jun. 2022
