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A ReRAM-Based Row-Column-Oriented Memory Architecture for Convolutional Neural Networks 컨볼루셔널 신경망을 위한 ReRAM 기반 행-열 중심 메모리 아키텍처

Yan CHEN, Jing ZHANG, Yuebing XU, Yingjie ZHANG, Renyuan ZHANG, Yasuhiko NAKASHIMA

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요약 :

인메모리 계산으로 구동되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 가속화하기 위해 효율적인 ReRAM(Resistive Random Access Memory) 구조가 개발되었습니다. 새로운 ReRAM 셀 회로는 양방향(2-D) 접근성을 갖도록 설계되었습니다. 전체 메모리 시스템은 2차원 배열로 구성되어 있으며, 여기서 특정 메모리 셀은 열 및 행 지역 모두에서 동일하게 액세스할 수 있습니다. CNN의 메모리 내 계산을 위해 동일한 하위 배열의 관련 셀만 2D 읽기 작업으로 액세스되며 이는 기존 ReRAM 셀에서는 거의 구현되지 않습니다. 이러한 방식으로 기존 ReRAM 구조의 중복 액세스(열 또는 행)를 방지하여 CNN을 메모리 내에서 처리할 때 불필요한 데이터 이동을 제거합니다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 메모리 구조의 에너지 및 대역폭 효율성은 각각 최첨단 ReRAM 아키텍처의 1.4배 및 5배입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E102-C No.7 pp.580-584
발행일
2019/07/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1353
DOI
10.1587/transele.2018CTS0001
원고의 종류
BRIEF PAPER
범주

작성자

Yan CHEN
  Hunan University,Nara Institute of Science and Technology
Jing ZHANG
  Hunan University
Yuebing XU
  Hunan University
Yingjie ZHANG
  Hunan University
Renyuan ZHANG
  Nara Institute of Science and Technology
Yasuhiko NAKASHIMA
  Nara Institute of Science and Technology

키워드