典型文献
基于带符号位的浮点数运算的多位宽3D RRAM设计
文献摘要：
本文介绍了卷积神经网络(convolutional neutral network,CNN)系统中具有多位存储的三维阻变式存储器(three-dimensional resistive random-access memory,3D RRAM)的带符号位的浮点数运算.与其他类型存储器相比,3D RRAM可以在存储器内部进行运算,且具有更高的读取速率和更低的能耗,为解决冯诺依曼架构的瓶颈问题提供新方案.单个RRAM单元的最大和最小电阻分别达到10 GΩ和10 MΩ,可在多级电阻状态下稳定,以存储多比特位宽的数据.测试结果表明,带符号位的浮点数的卷积运算系统的精度可以达到99.8％,测试中3D RRAM模型的峰值读取速度为0.529 MHz.
文献关键词：
3D RRAM;存算一体;带符号位的浮点数卷积运算;多级电阻;峰值读取速度
中图分类号：
作者姓名：
王兴华;王天;王乾;李潇然
作者机构：
北京理工大学集成电路与电子学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]王兴华;王天;王乾;李潇然-.基于带符号位的浮点数运算的多位宽3D RRAM设计)[J].北京理工大学学报,2022(12):1299-1304
A类：
多级电阻,峰值读取速度,带符号位的浮点数卷积运算
B类：
RRAM,convolutional,neutral,network,阻变式存储器,three,dimensional,resistive,random,access,memory,行运,瓶颈问题,新方案,小电阻,比特,MHz,存算一体
AB值：
0.210681
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