(上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学) 上海 200062) (51151500030@stu.ecnu.edu.cn)
出版日期: 2019-04-01基金资助:国家自然科学基金项目(61520106005，61761136014)；国家重点研发计划项目(2017YFB1010000)An Efficient Processing In Memory Framework Based on Skyrmion Material
Liu Bicheng, Gu Haifeng, Chen Mingsong, Gu Shouzhen, Chen Wenjie(Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing(East China Normal University), Shanghai 200062)
Online: 2019-04-01摘要/Abstract
摘要： 存内计算(processing in memory, PIM)作为一种新兴的技术，支持数据在存储单元内就地处理，减少了数据的移动并增加了数据的并行处理，在一定程度上弥补了冯·诺依曼架构的缺陷.和传统易失随机存储介质相比，赛道型内存(racetrack memory, RM)具有密度大、非易失且静态功耗低等特点，支持高效的存内计算.为解决性能与功耗问题，提出了一种新型的基于斯格明子(Skyrmion)介质的非易失性存内计算框架.该框架采用斯格明子赛道内存(Skyrmion-based racetrack memory)作为存储单元，采用斯格明子逻辑门(Skyrmion-based logic gate)构成的加法/乘法器组成计算单元，无须大量CMOS(complementary metal oxide semiconductor)电路辅助，设计复杂度大大降低.同时，通过在电路级优化存储单元读写端口数目与在系统级改进内存地址映射方式，大幅提高该框架的运行效率.实验结果表明：相比基于磁畴壁(domain-wall)的非易失性存内计算框架，提出的框架在运行时间上节省了481%，同时在能耗上节省了42.9%.
参考文献
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