論文の概要: Theory and Implementation of Process and Temperature Scalable Shape-based CMOS Analog Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05664v1
• Date: Wed, 11 May 2022 17:46:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 22:00:24.161687
• Title: Theory and Implementation of Process and Temperature Scalable Shape-based CMOS Analog Circuits
• Title（参考訳）: プロセスおよび温度スケーラブル形状に基づくCMOSアナログ回路の理論と実装
• Authors: Pratik Kumar, Ankita Nandi, Shantanu Chakrabartty, Chetan Singh Thakur
• Abstract要約: 本研究はアナログMLプロセッサを設計するための新しいアナログコンピューティングフレームワークを提案する。 私たちの研究の核心は形状ベースのアナログコンピューティング(S-AC)です。 S-ACパラダイムにより、ユーザーは計算精度をシリコン回路領域と電力でトレードオフできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.548257506132353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Analog computing is attractive to its digital counterparts due to its potential for achieving high compute density and energy efficiency. However, the device-to-device variability and challenges in porting existing designs to advance process nodes have posed a major hindrance in harnessing the full potential of analog computations for Machine Learning (ML) applications. This work proposes a novel analog computing framework for designing an analog ML processor similar to that of a digital design - where the designs can be scaled and ported to advanced process nodes without architectural changes. At the core of our work lies shape-based analog computing (S-AC). It utilizes device primitives to yield a robust proto-function through which other non-linear shapes can be derived. S-AC paradigm also allows the user to trade off computational precision with silicon circuit area and power. Thus allowing users to build a truly power-efficient and scalable analog architecture where the same synthesized analog circuit can operate across different biasing regimes of transistors and simultaneously scale across process nodes. As a proof of concept, we show the implementation of commonly used mathematical functions for carrying standard ML tasks in both planar CMOS 180nm and FinFET 7nm process nodes. The synthesized Shape-based ML architecture has been demonstrated for its classification accuracy on standard data sets at different process nodes.
• Abstract（参考訳）: アナログコンピューティングは、高い計算密度とエネルギー効率を達成する可能性から、デジタルコンピューティングにとって魅力的なものである。 しかし、デバイス間のばらつきと、既存の設計をプロセスノードに移植する際の課題は、機械学習(ML)アプリケーションにおけるアナログ計算の潜在能力を最大限活用する上で大きな障害となっている。 本研究は、アナログMLプロセッサをデジタル設計に類似した設計を行うための新しいアナログコンピューティングフレームワークを提案する。 私たちの研究の中心は形状ベースのアナログコンピューティング(S-AC)です。 デバイスプリミティブを使用して、他の非線形形状を導出できるロバストなプロト関数を生成する。 S-ACパラダイムにより、ユーザーは計算精度をシリコン回路領域と電力でトレードオフできる。 これにより、ユーザーは真の電力効率でスケーラブルなアナログアーキテクチャを構築でき、同じ合成アナログ回路はトランジスタの様々なバイアス状態を横断し、同時にプロセスノードにわたってスケールすることができる。 概念実証として、平面CMOS 180nmとFinFET 7nmプロセスノードで標準MLタスクを実行するためによく使われる数学的関数の実装を示す。 合成形状に基づくMLアーキテクチャは、異なるプロセスノードにおける標準データセットの分類精度について実証されている。

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