Exploiting Hybrid Precision for Training and Inference: A 2T-1FeFET Based Analog Synaptic Weight Cell

MNIST数据库 计算机科学 推论 人工神经网络 人工智能 非易失性存储器 电子工程 计算机工程 计算机体系结构 嵌入式系统 计算机硬件 工程类
作者
Xiaoyu Sun,Panni Wang,Kai Ni,Suman Datta,Shimeng Yu
标识
DOI:10.1109/iedm.2018.8614611
摘要

In-memory computing with analog non-volatile memories (NVMs) can accelerate both the in-situ training and inference of deep neural networks (DNNs) by parallelizing multiply-accumulate (MAC) operations in the analog domain. However, the in-situ training accuracy suffers from unacceptable degradation due to undesired weight-update asymmetry/nonlinearity and limited bit precision. In this work, we overcome this challenge by introducing a compact Ferroelectric FET (FeFET) based synaptic cell that exploits hybrid precision for in-situ training and inference. We propose a novel hybrid approach where we use modulated "volatile" gate voltage of FeFET to represent the least significant bits (LSBs) for symmetric/linear update during training only, and use "non-volatile" polarization states of FeFET to hold the information of most significant bits (MSBs) for inference. This design is demonstrated by the experimentally validated FeFET SPICE model and cosimulation with the TensorFlow framework. The results show that with the proposed 6-bit and 7-bit synapse design, the insitu training accuracy can achieve ~97.3% on MNIST dataset and ~87% on CIFAR-10 dataset, respectively, approaching the ideal software based training.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
mob完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
星辰大海应助GHOMON采纳,获得10
刚刚
ziyue发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
娃娃菜妮发布了新的文献求助10
2秒前
笑点低发布了新的文献求助10
2秒前
chongchong完成签到,获得积分10
3秒前
英俊的铭应助纯真雁菱采纳,获得10
3秒前
刻苦的寻凝完成签到,获得积分10
4秒前
CodeCraft应助小禾一定行采纳,获得10
5秒前
科研垃圾制造机完成签到,获得积分10
5秒前
背后海莲发布了新的文献求助10
5秒前
搞笑5次发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
大模型应助zxmine采纳,获得30
7秒前
7秒前
哈哈哈哈哈完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
9秒前
犹豫大树发布了新的文献求助10
9秒前
Owen应助怕孤单的思雁采纳,获得10
9秒前
开塞露完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
大模型应助zeng采纳,获得10
9秒前
王玉河完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
DONGmumu发布了新的文献求助10
11秒前
yingqing完成签到,获得积分10
12秒前
肉松给肉松的求助进行了留言
12秒前
爆美完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
彭于晏应助尊敬雨双采纳,获得10
13秒前
14秒前
王玉河发布了新的文献求助10
14秒前
111发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970949
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515634
关于积分的说明 11179061
捐赠科研通 3250769
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795474
邀请新用户注册赠送积分活动 875831
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805188