NeuroSim을 이용한 Synaptic Array Size 변화에 따른 Computing-In-Memory(CIM) Performance Spec 평가

차승원; 심원보

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 차승원 (서울과학기술대학교) 심원보 (서울과학기술대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 286 - 289 (4page)

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By Using NeuroSim simulation tool which is an integrated framework to benchmark computing-In-Memory(CIM) accelerators, Performance specifications of CIM systems are evaluated based on changes of synaptic array size. The type of memory we used in this paper is RRAM and the operation mode of CIM is a conventional parallel mode. Also, technology node and feature size of CIM are fixed to 10nm and 40nm, respectively. We simulate from 32x32 to 512x512 of synaptic array size.

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