【摘 要】
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近年来,人工智能（Artificial Intelligent,AI）和5G通信技术等领域的快速发展,数据量和计算量的需求呈现膨胀式发展,低功耗的要求越来越严峻。而当前几乎所有世界领先的计算机系统都是基于冯诺依曼架构开发的。冯诺依曼架构的典型特征就是存储单元和中央处理器的高度物理分离,这就导致了冯诺依曼瓶颈。克服冯诺依曼瓶颈并满足对更好计算性能日益增长的需求的一种可能的方法是存内计算（Comput
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近年来,人工智能（Artificial Intelligent,AI）和5G通信技术等领域的快速发展,数据量和计算量的需求呈现膨胀式发展,低功耗的要求越来越严峻。而当前几乎所有世界领先的计算机系统都是基于冯诺依曼架构开发的。冯诺依曼架构的典型特征就是存储单元和中央处理器的高度物理分离,这就导致了冯诺依曼瓶颈。克服冯诺依曼瓶颈并满足对更好计算性能日益增长的需求的一种可能的方法是存内计算（Computing-In-Memory,CIM）。CIM技术不仅不需要在存储单元和计算单元之间进行频繁的数据传输,还可以实现多横向或多纵向数据的计算。因此,CIM可以缓解内存墙瓶颈的问题,提高计算速度并降低能耗成本。本文提出了一种基于8管静态随机存储器（Static Random Access Memory,SRAM）的转置多比特乘法存内计算电路,其主要由两大模块组成,分别为1)基于8T单元的转置权重电路（Transposable Weight Block,TWB）,可以实现垂直式或水平式的存内计算;2)基于共源共栅电流镜（Cascode Current Mirror,CCM）的乘法器,以保证计算过程中的线性度。8T存储单元采用读解耦合路径,可以实现读写分离,解决了传统6T存储单元的读写干扰问题。除了常规SRAM读写操作外,该架构还可以通过选择TWB电路的垂直连接的读位线与基于CCM的乘法器实现列方向上的多比特乘法运算,选择水平连接的源极位线和基于CCM的乘法器实现行方向上的多比特乘法运算。为了量化模拟计算结果,继而提出了一种电流型的低开销计数器量化电路,主要由计数器、级联的非对称反相器以及其他组合逻辑电路组成,这种电路结构通过检测非对称反相器的翻转电压(1(1来量化乘法计算结果。最后本文在28nm CMOS的工艺下,搭建了由256个TWB电路组成的64×64（4kb）的存储阵列,并完成了仿真验证。在室温和电源电压为0.9V下,乘法输出结果的量化计数时间与输出电流成反比关系,当计数值越小,量化精度越高。因此,可以使用低开销计数器型量化电路获得8-b输出精度。在电源电压为0.9V下,列和行乘法操作的能耗分别为57.65f J/bit和58.94f J/bit。多位乘法能效为16.97-84.1TOPS/W,比现有的CIM高出1.5-3倍。
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