論文の概要: MAC-DO: Charge Based Multi-Bit Analog In-Memory Accelerator Compatible with DRAM Using Output Stationary Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07862v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 07:33:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 16:13:04.746382
• Title: MAC-DO: Charge Based Multi-Bit Analog In-Memory Accelerator Compatible with DRAM Using Output Stationary Mapping
• Title（参考訳）: mac-do:出力定常マッピングを用いたdram対応の電荷型マルチビットアナログインメモリアクセラレータ
• Authors: Minki Jeong, Wanyeong Jung
• Abstract要約: 本稿では,MAC-DO をベースとしたアナログ乗算蓄積型メモリアーキテクチャを提案する。 16 x 16 MAC-DOセルを持つテストアレイは188.7 TOPS/Wを実現し、MNISTデータセットの97.07%のTop-1精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3175489696423766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNN) have been proved for its effectiveness in various areas such as classification problems, image processing, video segmentation, and speech recognition. The accelerator-in-memory (AiM) architectures are a promising solution to efficiently accelerate DNNs as they can avoid the memory bottleneck of the traditional von Neumann architecture. As the main memory is usually DRAM in many systems, a highly parallel multiply-accumulate (MAC) array within the DRAM can maximize the benefit of AiM by reducing both the distance and amount of data movement between the processor and the main memory. This paper presents an analog MAC array based AiM architecture named MAC-DO. In contrast with previous in-DRAM accelerators, MAC-DO makes an entire DRAM array participate in MAC computations simultaneously without idle cells, leading to higher throughput and energy efficiency. This improvement is made possible by exploiting a new analog computation method based on charge steering. In addition, MAC-DO innately supports multi-bit MACs with good linearity. MAC-DO is still compatible with current 1T1C DRAM technology without any modifications of a DRAM cell and array. A MAC-DO array can accelerate matrix multiplications based on output stationary mapping and thus supports most of the computations performed in DNNs. Our evaluation using transistor-level simulation shows that a test MAC-DO array with 16 x 16 MAC-DO cells achieves 188.7 TOPS/W, and shows 97.07% Top-1 accuracy for MNIST dataset without retraining.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、分類問題、画像処理、ビデオセグメンテーション、音声認識など、様々な分野で有効であることが証明されている。 アクセル・イン・メモリ(AiM)アーキテクチャは、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャのメモリボトルネックを回避するため、DNNを効率的に高速化する有望なソリューションである。 多くのシステムではメインメモリがDRAMであるため、DRAM内の高並列多重累積(MAC)アレイは、プロセッサとメインメモリ間のデータ移動距離と量の両方を減らし、AiMの利点を最大化することができる。 本稿では、MAC-DOというアナログMACアレイに基づくAiMアーキテクチャを提案する。 従来のDRAMアクセラレータとは対照的に、MAC-DOはDRAMアレイ全体をアイドルセルなしでMAC計算に同時に参加させ、高いスループットとエネルギー効率をもたらす。 この改善は、電荷ステアリングに基づく新しいアナログ計算法を利用して実現されている。 さらにMAC-DOは、本質的には線形性の良いマルチビットMACをサポートする。 MAC-DOは、DRAMセルとアレイを一切変更することなく、現在の1T1C DRAM技術と互換性がある。 MAC-DO配列は、出力定常写像に基づいて行列乗算を加速し、DNNで実行される計算の大部分をサポートする。 トランジスタレベルのシミュレーションにより、16 x 16 MAC-DOセルを用いたテストMAC-DOアレイは188.7TOPS/Wを実現し、MNISTデータセットの97.07%のTop-1精度を示した。

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