論文の概要: Scaling Limits of Memristor-Based Routers for Asynchronous Neuromorphic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08116v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 17:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 15:34:11.212692
• Title: Scaling Limits of Memristor-Based Routers for Asynchronous Neuromorphic Systems
• Title（参考訳）: 非同期ニューロモルフィックシステムのためのメムリスタベースルータのスケーリング限界
• Authors: Junren Chen, Siyao Yang, Huaqiang Wu, Giacomo Indiveri, Melika Payvand
• Abstract要約: マルチコアニューロモルフィックシステムは、通常、コア間のスパイク伝達にオンチップルータを使用する。 有望な代替手段は、メムリシティブなクロスバーアレイの機能を利用して、スパイクをルーティングするプログラム可能なスイッチ行列として使用することである。 本稿では,非同期スパイキングニューラルネットワーク(SNN)ハードウェアでスパイクを送信するためのルーティングチャネルとして使用する場合,メムリシティブなクロスバーアレイの課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9565225188382505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-core neuromorphic systems typically use on-chip routers to transmit spikes among cores. These routers require significant memory resources and consume a large part of the overall system's energy budget. A promising alternative approach to using standard CMOS and SRAM-based routers is to exploit the features of memristive crossbar arrays and use them as programmable switch-matrices that route spikes. However, the scaling of these crossbar arrays presents physical challenges, such as `IR drop' on the metal lines due to the parasitic resistance, and leakage current accumulation on multiple active `off' memristors. While reliability challenges of this type have been extensively studied in synchronous systems for compute-in-memory matrix-vector multiplication (MVM) accelerators and storage class memory, little effort has been devoted so far to characterizing the scaling limits of memristor-based crossbar routers. In this paper, we study the challenges of memristive crossbar arrays, when used as routing channels to transmit spikes in asynchronous Spiking Neural Network (SNN) hardware. We validate our analytical findings with experimental results obtained from a 4K-ReRAM chip which demonstrate its functionality as a routing crossbar. We determine the functionality bounds on the routing due to the IR drop and leak problem, based both on experimental measurements, modeling and circuit simulations in a 22nm FDSOI technology. This work highlights the constraint of this approach and provides useful guidelines for engineering memristor properties in memristive crossbar routers for building multi-core asynchronous neuromorphic systems.
• Abstract（参考訳）: マルチコアニューロモルフィックシステムは、通常、コア間のスパイク伝達にオンチップルータを使用する。 これらのルータは重要なメモリ資源を必要とし、システム全体のエネルギー予算の大部分を消費する。 標準のCMOSおよびSRAMベースのルータを使用するための有望なアプローチは、メムリシブなクロスバーアレイの機能を利用して、スパイクをルーティングするプログラム可能なスイッチ行列として使用することである。 しかしながら、これらのクロスバーアレイのスケーリングは、寄生抵抗による金属線上の「IRドロップ」や、複数のアクティブな「オフ」中間子上のリーク電流蓄積などの物理的課題を示す。 このタイプの信頼性の課題は、メモリ内行列ベクトル乗算(MVM)アクセラレータとストレージクラスメモリの同期システムで広く研究されているが、メムリスタベースのクロスバールータのスケーリング限界を特徴づける努力はほとんど行われていない。 本稿では,非同期スパイキングニューラルネットワーク(SNN)ハードウェアでスパイクを送信するためのルーティングチャネルとして使用する場合,メムリシティブクロスバーアレイの課題について検討する。 本研究では,4K-ReRAMチップを用いて解析結果を検証し,ルーティングクロスバーとしての機能を示す。 本研究では,22nmFDSOI技術を用いた実験,モデリング,回路シミュレーションの両面から,IRドロップおよびリーク問題によるルーティング上の機能境界を決定する。 本研究は、このアプローチの制約を強調し、マルチコア非同期ニューロモルフィックシステムを構築するためのmemristive crossbarルータにおけるmemristorプロパティをエンジニアリングするための有用なガイドラインを提供する。

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