심용 연구실은 반도체 소자·회로 설계를 기반으로 인메모리 컴퓨팅, 확률적 메모리, 스핀 기반 뉴로모픽 시냅스 소자, AI 하드웨어를 중점적으로 연구하며, 차세대 비폰노이만 컴퓨팅 구조와 저전력 지능형 반도체 시스템 구현을 목표로 소자-회로-시스템을 아우르는 융합 연구를 수행하고 있다.
Dual-Mode 2T1C DRAM Process-In-Memory Architecture for Boolean and MAC Operations
Yerim An, Honggu Kim, Derac Son, Hao Yu, Yong Shim
IF 3.6
IEEE Access
With the increasing demand for intelligent memory, the conventional memory system is more and more equipped with computational logic to support simple arithmetic and Boolean operations required by many real-world applications. Such a trend, called ‘Process-In-Memory’ architecture, tries to utilize most of the memory candidates ranging from the conventional charge-based memory such as SRAM, DRAM, and Flash to the emerging memory devices such as RRAM, PRAM and MRAM. From the application perspective, many researchers are putting efforts to develop efficient memory peripherals with CMOS circuits to support one of two operations: 1) Boolean function, and 2) simple arithmetic operations such as multiplication and accumulation (addition), which is typically referred to as MAC operation. However, there are not many previous works that support both operations in a single system. In this article, we propose a 2T1C DRAM-based PIM architecture that supports dual-mode operation with minimal additional hardware. The proposed architecture has been fabricated using a commercial 65nm CMOS technology and successfully proves that the target operations are performed with a reasonably good accuracy.
All Stochastic-Spiking Neural Network (AS-SNN): Noise Induced Spike Pulse Generator for Input and Output Neurons With Resistive Synaptic Array
Honggu Kim, Yoshimori An, Min-Chul Kim, Gyeong-Chan Heo, Yong Shim
IF 4.9
IEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs
Spiking neural network (SNN) based mixed-signal neuromorphic hardware gives high benefit in terms of speed and energy efficiency compared to conventional computing platform, thanks to its energy efficient data processing nature. However, on-chip realization of Poisson spike train to represent spike-encoded data has not yet fully achieved. Furthermore, the analog circuit components in mixed-signal neuromorphic hardwares are prone to variations which might lead to accuracy drop in SNN applications. In this brief, we demonstrated robust noise induced spike pulse generator for on-chip realization of Poisson spike train. The stochastic sigmoid neuron developed in our work exhibits better robustness than LIF neurons towards diverse RRAM device variation factors: 1) Random Telegraph Noise (RTN), 2) Stuck-At-Faults (SAFs) and 3) Endurance failures, guaranteeing robust SNN application.
IEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs
This brief presents the on-chip background offset and timing-skew calibration of the 1-then-2b/cycle time-interleaved successive-approximation-register analog-to-digital converter (TI SAR ADC). For timing-skew between sub-ADC’s sampling clocks, a comparator offset-based window detector (WD) is used to adjust the clock edge misalignment. In addition, comparator offset calibration is considered both in terms of 1) global offset (between the offset-free reference comparator and the local reference comparator in each sub-ADC) and 2) local offset (between the local reference comparator and the rest of the comparators in the same sub-ADC). The proposed calibration sufficiently suppresses noise floor and spurs, and all calibrations are performed in the background without interfering with normal ADC operation. The prototype 5-way TI SAR ADC is fabricated in a 28 nm CMOS process and occupies a 0.03 mm2 area including on-chip calibration. With the proposed calibration, the prototype achieves SNDR of 40 dB at Nyquist input and consumes 7.57 mW, leading to the Walden figure of merit ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${\text {FoM}_{W}}$ </tex-math></inline-formula> ) of 37.2 fJ/conversion-step.
뇌기능 모사(SNN)를 위한 스커미온 기반 멀티비트(16-레벨 이상) 스핀 시냅스소자 설계 및 회로 모델 개발
○ 스커미온 생성/소멸 및 이동을 위한 채널 재료 탐색 및 설계 최적화
○ 스커미온 sensing을 위한 고 thermal stability Δ >65 (10-year retention time), TMR > 100% 이상 p-MTJ (magnetic tunneling junction) spin-valve 구조 설계
○ 뇌 모방 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자 구조 최종 설계 및 공정 process 설계(@채널 사이즈 500 nm X 500 nm 이하)
○ 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자를 활용하여 최적화된 MAC 연산 가속기를 구현하고, 이를 기반으로 SNN 아키텍처 개발
○ 다양한 인공신경망 구조에 활용이 가능한 입출력 뉴런 회로 개발
○ 측정에 기반한 시냅스 소자 회로모델 개발 및 구동회로 설계
○ 디바이스 비 이상성 보완 알고리즘 및 회로기술 개발
○ 제안된 스파이킹 신경망 모델 기반 MNIST 데이터 이미지 인식 정확도 90% 이상
○ 머신러닝 에뮬레이션을 통한 멀티레벨 스커미온 기반 인공신경망 모델 성능 비교 분석 및 평가
뇌기능 모사(SNN)를 위한 스커미온 기반 멀티비트(16-레벨 이상) 스핀 시냅스소자 설계 및 회로 모델 개발
○ 스커미온 생성/소멸 및 이동을 위한 채널 재료 탐색 및 설계 최적화
○ 스커미온 sensing을 위한 고 thermal stability Δ >65 (10-year retention time), TMR > 100% 이상 p-MTJ (magnetic tunneling junction) spin-valve 구조 설계
○ 뇌 모방 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자 구조 최종 설계 및 공정 process 설계(@채널 사이즈 500 nm X 500 nm 이하)
○ 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자를 활용하여 최적화된 MAC 연산 가속기를 구현하고, 이를 기반으로 SNN 아키텍처 개발
○ 다양한 인공신경망 구조에 활용이 가능한 입출력 뉴런 회로 개발
○ 측정에 기반한 시냅스 소자 회로모델 개발 및 구동회로 설계
○ 디바이스 비 이상성 보완 알고리즘 및 회로기술 개발
○ 제안된 스파이킹 신경망 모델 기반 MNIST 데이터 이미지 인식 정확도 90% 이상
○ 머신러닝 에뮬레이션을 통한 멀티레벨 스커미온 기반 인공신경망 모델 성능 비교 분석 및 평가
뇌기능 모사(SNN)를 위한 스커미온 기반 멀티비트(16-레벨 이상) 스핀 시냅스소자 설계 및 회로 모델 개발
○ 스커미온 생성/소멸 및 이동을 위한 채널 재료 탐색 및 설계 최적화
○ 스커미온 sensing을 위한 고 thermal stability Δ >65 (10-year retention time), TMR > 100% 이상 p-MTJ (magnetic tunneling junction) spin-valve 구조 설계
○ 뇌 모방 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자 구조 최종 설계 및 공정 process 설계(@채널 사이즈 500 nm X 500 nm 이하)
○ 스커미온 기반 멀티비트 (16레벨 이상) 2-터미널 스핀 시냅스 소자를 활용하여 최적화된 MAC 연산 가속기를 구현하고, 이를 기반으로 SNN 아키텍처 개발
○ 다양한 인공신경망 구조에 활용이 가능한 입출력 뉴런 회로 개발
○ 측정에 기반한 시냅스 소자 회로모델 개발 및 구동회로 설계
○ 디바이스 비 이상성 보완 알고리즘 및 회로기술 개발
○ 제안된 스파이킹 신경망 모델 기반 MNIST 데이터 이미지 인식 정확도 90% 이상
○ 머신러닝 에뮬레이션을 통한 멀티레벨 스커미온 기반 인공신경망 모델 성능 비교 분석 및 평가