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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.25 No.1
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 56 - 65 (10page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2025.25.1.56
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In the era of rapidly increasing data volume, complementary metal-oxide-semiconductor-based von Neumann structures have encountered several limitations, such as increased leakage current and data movement overhead. To solve this problem, computing-in-memory (CIM) that performs simple operations in memory has emerged. In this paper, we propose an area optimized CIM platform based on spin-transfer torque magnetic random access memory (STT-MRAM). Compared with previous CIM, the proposed CIM platform is area optimized by performing AND/OR logic functions using fewer reference word lines, and it uses an offset-canceling current-sampling sense amplifier to provide more reliable operation. Monte Carlo HSPICE simulation results based on industry-compatible 28-nm model parameters demonstrate the functionality and performance of the proposed CIM platform.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PRELIMINARIES OF PROPOSED CIM
Ⅲ. PROPOSED CIM
Ⅳ. SIMULATION
Ⅴ. COMPARISON
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES
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