Avancées dans la mémoire adressable par contenu avec RRAM
Un nouveau design de CAM utilisant RRAM montre des promesses pour un accès aux données plus rapide.
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Table des matières
Les récents développements en apprentissage automatique et en informatique inspirée du cerveau, appelés systèmes neuromorphiques, nécessitent de nouveaux types de mémoire qui peuvent fonctionner plus vite et de manière plus efficace. Une technologie prometteuse dans ce domaine est la Mémoire adressable par le contenu (CAM), qui permet de localiser et d'accéder rapidement aux données. Cet article discute d'une nouvelle conception de CAM utilisant de la Mémoire à accès aléatoire résistive (RRAM), qui a montré des améliorations notables.
Qu'est-ce que la mémoire adressable par le contenu ?
La mémoire adressable par le contenu est un type de mémoire où chaque cellule peut comparer ses informations stockées avec des données entrantes. Cela signifie qu'au lieu de chercher à travers la mémoire un morceau à la fois, elle peut rapidement trouver les données pertinentes en vérifiant toutes les cellules en même temps. La CAM est particulièrement utile dans des applications comme le réseautage, où un accès rapide aux données comme les adresses MAC est essentiel.
Il existe deux types principaux de CAM :
CAM binaire : Ce type ne stocke que deux valeurs : haut ou bas. Il compare ces valeurs stockées avec une entrée binaire.
CAM analogique : Ce type peut gérer une plage de valeurs et est souvent utilisé dans des tâches plus complexes comme le traitement du signal. Il fonctionne en utilisant ce qu'on appelle un comparateur de fenêtre pour déterminer si une valeur d'entrée se situe dans une plage spécifique.
Bien que la CAM binaire traditionnelle soit largement utilisée, des recherches sont en cours pour améliorer les technologies CAM, notamment en intégrant de nouveaux types de mémoire non volatile, comme la RRAM. La CAM analogique vise à réduire la consommation d'énergie tout en atteignant une comparaison précise et efficace des valeurs.
La nouvelle conception
La nouvelle conception de CAM basée sur RRAM décrite dans cet article est construite sur une structure de circuit simple. Elle utilise un petit nombre de composants : six Transistors, deux résistances et deux mémristors, ce qui en fait l'un des designs les plus compacts pour ce type de mémoire.
Le circuit fonctionne en comparant les signaux d'entrée à deux seuils, qui peuvent être ajustés indépendamment. Chaque seuil est contrôlé par un composant résistif unique, permettant un ajustement fin sans pièces supplémentaires. Cette conception tire également parti des propriétés uniques de la technologie RRAM, qui peut changer sa résistance en fonction des données stockées, offrant une méthode flexible pour gérer les deux seuils.
Comment fonctionne le circuit
Le circuit est basé sur un agencement spécifique de transistors qui aide à gérer les signaux d'entrée. La conception comporte deux paires de transistors complémentaires qui traitent les données entrantes. En changeant la résistance de l'un des composants, le circuit peut modifier ses valeurs seuils. Cela signifie qu'il peut s'adapter à différents types d'entrées, optimisant ainsi ses performances.
Lors de l'opération, quand un signal d'entrée tombe entre les deux seuils, le circuit produit une sortie. Même si le circuit a certaines pertes d'énergie inhérentes, il est conçu pour être compact, ce qui est un avantage significatif pour des applications pratiques.
Défis et simulations
Un des plus grands défis rencontrés lors des tests de cette nouvelle conception était de modéliser avec précision le comportement des mémristors. Les mémristors sont un type de composant qui peut changer leur résistance en fonction de l'historique de tension et de courant qui les traverse. Les modèles traditionnels étaient souvent inexactes, rendant difficile la prédiction de la performance du circuit.
Pour surmonter cela, les chercheurs ont conçu deux circuits prototypes. Un prototype n'utilisait que des résistances, tandis que l'autre intégrait les mémristors. L'équipe a mesuré le courant de sortie pour différentes valeurs d'entrée et a utilisé ces mesures pour évaluer la largeur de la fenêtre - la plage dans laquelle le circuit peut fonctionner efficacement.
Les résultats ont indiqué que les circuits se comportaient comme prévu, avec un courant de sortie significatif produit lorsque les entrées se situaient entre les deux seuils. Cependant, il y avait certaines variations de performance, en particulier avec la version mémristor, qui montrait parfois un comportement erratique en raison des défis inhérents aux premières technologies de mémristor.
Consommation d'énergie et conception du circuit
En mesurant la consommation d'énergie, un modèle intégré de la conception a été créé. Différentes tailles de transistors ont été testées pour déterminer comment elles affectaient l'utilisation de l'énergie. Il a été constaté que, bien que des transistors plus petits consomment moins d'énergie, ils limitaient également la plage fonctionnelle du circuit. Des transistors plus grands fonctionnaient mieux mais au prix d'une consommation d'énergie plus élevée.
Les simulations ont démontré que l'utilisation d'énergie augmentait selon les conditions spécifiques et les processus appliqués au circuit. Par exemple, en simulant différentes températures et techniques de fabrication, la dissipation d'énergie variait considérablement.
Impact de la variation des processus
Les variations dans le processus de fabrication peuvent avoir des effets notables sur la performance du circuit. Pour mieux comprendre ces effets, une analyse de Monte Carlo a été effectuée. Cela impliquait de simuler de nombreuses instances du circuit tout en ajustant aléatoirement certains paramètres clés.
L'analyse a révélé que le circuit avec les transistors les plus larges montrait la moins de variation en performance, suggérant que des composants plus grands sont plus résilients aux changements dans le processus de fabrication. À l'inverse, les circuits avec des transistors plus petits affichaient une plus grande variabilité, indiquant des faiblesses potentielles dans leur conception.
Conclusions
La nouvelle conception de mémoire analogique adressable par le contenu représente un pas prometteur en avant dans la technologie de mémoire. Bien qu'elle ne surpasse pas tous les designs précédents dans tous les aspects, elle a démontré une flexibilité et un contrôle améliorés sur les valeurs seuils.
Un des avantages les plus significatifs de cette conception est sa capacité à produire une sortie analogique, ce qui pourrait être bénéfique pour des applications comme les réseaux neuronaux qui nécessitent une tolérance aux variations des signaux d'entrée. Bien qu'il reste encore des domaines à améliorer, comme l'efficacité énergétique, la structure globale montre un potentiel pour un développement et une application pratique futurs.
La recherche met en avant les possibilités d'utiliser les technologies de mémoire résistive de manière innovante, pavant potentiellement la voie à la prochaine génération de systèmes informatiques qui nécessitent des capacités de traitement des données rapides et efficaces.
Titre: A Dual Threshold Analogue Content Addressable Memory
Résumé: Advances in machine learning and neuromorphic systems are fuelled by the development of architectures required for these applications, such as content addressable memory. In an attempt to address this need, this paper presents a new RRAM tuned window comparator, building upon existing work in reconfigurable computing. The circuit uses a low component count at 6T2R2M, comparable with the most compact existing cells of this type. This paper will present this design, demonstrating its operation with TiOx memristive devices, showing its controllability and specificity. This paper will then simulate the energy dissipated in its operation, showing it to be below 100pJ per test, comparable to existing works.
Auteurs: Patrick Foster, Alex Serb, Themis Prodromakis
Dernière mise à jour: 2023-03-05 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2303.02651
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.02651
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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