An STT-MRAM based reconfigurable computing-in-memory architecture for general purpose computing
An STT-MRAM based reconfigurable computing-in-memory architecture for general purpose computing
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一种基于 STT-MRAM 的可重构内存计算架构，用于通用计算
DOI：
10.1007/s42514-020-00038-5
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发表时间：
2020-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Weisheng Zhao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu Pan;Xiaotao Jia;Zhen Cheng;Peng Ouyang;Xueyang Wang;Jianlei Yang;Weisheng Zhao
近年来，许多研究者提出了内存计算架构来解决冯·诺依曼瓶颈问题。大多数提出的架构只能执行一些特定于应用的逻辑功能。然而，支持通用计算的方案对于完全实现内存计算更有意义。提出了一种基于STT-MRAM的通用计算可重构内存计算体系结构（GCIM）。GCIM能有效地并行处理定点计算和浮点计算，并能显著降低数据转换的能耗。在我们的设计中，STT-MRAM阵列被分为四个子阵列，以实现可重构性。使用指定的阵列连接器，四个子阵列可以同时独立工作，也可以作为一个整体阵列一起工作。使用Cadence Virtuoso评估所提出的架构。仿真结果表明，所提出的架构在执行定点或浮点运算时消耗更少的能量。
Recently, many researches have proposed computing-in-memory architectures trying to solve von Neumann bottleneck issue. Most of the proposed architectures can only perform some application-specific logic functions. However, the scheme that supports general purpose computing is more meaningful for the complete realization of in-memory computing. A reconfigurable computing-in-memory architecture for general purpose computing based on STT-MRAM (GCIM) is proposed in this paper. The proposed GCIM could significantly reduce the energy consumption of data transformation and effectively process both fix-point calculation and float-point calculation in parallel. In our design, the STT-MRAM array is divided into four subarrays in order to achieve the reconfigurability. With a specified array connector, the four subarrays can work independently at the same time or work together as a whole array. The proposed architecture is evaluated using Cadence Virtuoso. The simulation results show that the proposed architecture consumes less energy when performing fix-point or float-point operations.
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影响因子：
2.3
作者：
Maehara, Hiroki;Nishimura, Kazumasa;Yuasa, Shinji
通讯作者：
Yuasa, Shinji
DOI：
10.1145/2463209.2488741
发表时间：
2013-05
期刊：
2013 50th ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC)
影响因子：
--
作者：
Beiye Liu;Miao Hu;Hai Helen Li;Zhihong Mao;Yiran Chen;Tingwen Huang;Wei Zhang-
通讯作者：
Beiye Liu;Miao Hu;Hai Helen Li;Zhihong Mao;Yiran Chen;Tingwen Huang;Wei Zhang-
DOI：
10.1109/tcad.2018.2824304
发表时间：
2019-05
影响因子：
2.9
作者：
Ming Cheng;Lixue Xia;Zhenhua Zhu;Yi Cai;Yuan Xie;Yu Wang;Huazhong Yang
通讯作者：
Ming Cheng;Lixue Xia;Zhenhua Zhu;Yi Cai;Yuan Xie;Yu Wang;Huazhong Yang
DOI：
10.1109/tmag.2015.2448598
发表时间：
2015-05
期刊：
2015 IEEE Magnetics Conference (INTERMAG)
影响因子：
--
作者：
Y. Hisamatsu;T. Niizeki;H. Yanagihara;E. Kita
通讯作者：
Y. Hisamatsu;T. Niizeki;H. Yanagihara;E. Kita
DOI：
10.1145/2897937.2898064
发表时间：
2016-06
期刊：
2016 53nd ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC)
影响因子：
--
作者：
Shuangchen Li;Cong Xu;Qiaosha Zou;Jishen Zhao;Yu Lu;Yuan Xie
通讯作者：
Shuangchen Li;Cong Xu;Qiaosha Zou;Jishen Zhao;Yu Lu;Yuan Xie