混合FeMFET-CMOS模拟突触电路用于神经网络训练和推理
摘要：基于铁电金属场效应晶体管的模拟突触电路，提供6位权重精度。该电路由易失性最低有效位（LSB）和非易失性最高有效位（MSB）组成，仅在训练期间使用LSB，而在训练和推断期间都使用MSB。该设计以1.8V逻辑兼容电压工作，提供10^10次耐久循环，并仅需要250ps的更新脉冲。使用该突触训练的LeNet变种在MNIST上实现了98.2\%的准确率，仅比具有相同位精度的同一网络的理想实现低0.4\%。此外，与最先进的混合式突触电路相比，该突触在面积上改进了26\%，在泄漏功率上改进了44.8\%，在LSB更新脉冲持续时间上改进了16.7\%，耐久循环次数提高了两个数量级。我们的突触设计可以扩展到8位，使得类似VGG的网络在CIFAR-10上实现了88.8\%的准确率（仅比同一网络的理想实现低0.8\%）。
作者：Arman Kazemi, Ramin Rajaei, Kai Ni, Suman Datta, Michael Niemier, X. Sharon Hu
论文ID：2004.00703
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2020-04-03