論文の概要: Synaptogen: A cross-domain generative device model for large-scale neuromorphic circuit design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06344v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 14:33:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:30:51.113814
• Title: Synaptogen: A cross-domain generative device model for large-scale neuromorphic circuit design
• Title（参考訳）: Synaptogen:大規模ニューロモルフィック回路設計のためのクロスドメイン生成デバイスモデル
• Authors: Tyler Hennen, Leon Brackmann, Tobias Ziegler, Sebastian Siegel, Stephan Menzel, Rainer Waser, Dirk J. Wouters, Daniel Bedau,
• Abstract要約: 実世界のデバイスの複雑な統計特性を再現する抵抗記憶のための高速な生成モデリング手法を提案する。 統合された1T1Rアレイの広範な測定データをトレーニングすることにより、自己回帰プロセスはパラメータ間の相互相関を正確に考慮する。 ベンチマークでは、この統計的に包括的なモデルがスループットを、さらに単純化され決定論的にコンパクトなモデルよりも上回っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.704443882665726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a fast generative modeling approach for resistive memories that reproduces the complex statistical properties of real-world devices. To enable efficient modeling of analog circuits, the model is implemented in Verilog-A. By training on extensive measurement data of integrated 1T1R arrays (6,000 cycles of 512 devices), an autoregressive stochastic process accurately accounts for the cross-correlations between the switching parameters, while non-linear transformations ensure agreement with both cycle-to-cycle (C2C) and device-to-device (D2D) variability. Benchmarks show that this statistically comprehensive model achieves read/write throughputs exceeding those of even highly simplified and deterministic compact models.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデバイスの複雑な統計特性を再現する抵抗記憶のための高速な生成モデリング手法を提案する。 アナログ回路の効率的なモデリングを実現するため、モデルはVerilog-Aで実装される。 統合された1T1Rアレイ(512デバイスの6000サイクル)の広範な測定データをトレーニングすることにより、自動回帰確率過程はスイッチングパラメータ間の相互相関を正確に説明し、非線形変換はサイクルツーサイクル(C2C)とデバイスツーデバイス(D2D)のばらつきを確実にする。 ベンチマークにより、この統計的に包括的なモデルは、非常に単純化された決定論的コンパクトモデルよりも読み書きのスループットを達成できることが示されている。

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