A Novel ASIC Design Flow Using Weight-Tunable Binary Neurons as Standard Cells

专用集成电路 标准电池 计算机科学 CMOS芯片 计算机硬件 电压 二进制数 逻辑门 稳健性(进化) 算法 嵌入式系统 电子工程 集成电路 电气工程 工程类 数学 算术 化学 操作系统 生物化学 基因
作者
Ankit Wagle,Gian Singh,Sunil P. Khatri,Sarma Vrudhula
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems I-regular Papers [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:69 (7): 2968-2981 被引量:10
标识
DOI:10.1109/tcsi.2022.3164995
摘要

In this paper, we describe a design of a mixed signal circuit for a binary neuron (a.k.a perceptron, threshold logic gate) and a methodology for automatically embedding such cells in ASICs. The binary neuron, referred to as an FTL (flash threshold logic) uses floating gate or flash transistors whose threshold voltages serve as a proxy for the weights of the neuron. Algorithms for mapping the weights to the flash transistor threshold voltages are presented. The threshold voltages are determined to maximize both the robustness of the cell and its speed. The performance, power, and area of a single FTL cell are shown to be significantly smaller (79.4%), consume less power (61.6%), and operate faster (40.3%) compared to conventional CMOS logic equivalents. Also included are the architecture and the algorithms to program the flash devices of an FTL. The FTL cells are implemented as standard cells, and are designed to allow commercial synthesis and P&R tools to automatically use them in synthesis of ASICs. Substantial reductions in area and power without sacrificing performance are demonstrated on several ASIC benchmarks by the automatic embedding of FTL cells. The paper also demonstrates how FTL cells can be used for fixing timing errors after fabrication.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
研友_VZG7GZ的应助被刘婧采纳,获得10
刚刚
深情安青的应助被泡猪脚采纳,获得10
1秒前
1秒前
AAA发布了新的文献求助10
1秒前
安生完成签到,获得积分10
1秒前
Ao发布了新的文献求助10
2秒前
sd完成签到,获得积分10
2秒前
mango完成签到,获得积分10
2秒前
慈祥的小懒猪完成签到,获得积分10
2秒前
123发布了新的文献求助10
2秒前
思源的应助被11155采纳,获得10
2秒前
Yuan88发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
小兔子乖乖完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
AJKLDJAK发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
Yuan88发布了新的文献求助10
6秒前
123完成签到,获得积分10
6秒前
KIKI发布了新的文献求助10
7秒前
asdf发布了新的文献求助10
7秒前
HANXIA发布了新的文献求助10
8秒前
fantasy0602发布了新的文献求助10
8秒前
酷波er的应助被ff采纳,获得10
8秒前
乐空思的应助被初景采纳,获得100
8秒前
易木完成签到 ,获得积分10
8秒前
zyy完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
Yuan88发布了新的文献求助10
9秒前
阳子发布了新的文献求助10
10秒前
科目三的应助被无言采纳,获得10
10秒前
11秒前
安生发布了新的文献求助10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Organizational Behavior 510
A Silent Apostrophe:The Fayum Portraits 350
Sing with Understanding: Introduction to Theology in Christian Congregational Song, 3rd ed 330
Fractal analysis evaluation of regenerated bone in grafted and graftless maxillary sinus elevation procedures 300
Protection enhancement strategies of potential outbreaks during Hajj 300
Management of a religious mass gathering in North India: Parkash Utsav 550 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7842263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9363636
关于积分的说明 20634143
捐赠科研通 7437353
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3340267
关于科研通互助平台的介绍 2484673
邀请新用户注册赠送积分活动 2362388