66 TOPS/W FeFET CiM with Multiply-Accumulate by 32 ML & 1024 AL Parallel Source-follower Read and Charge-sharing

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  • ソースフォロワ読み出し・チャージシェアリングにより32 ML & 1024 AL並列で積和演算を行う66 TOPS/W強誘電体FET CiM

Description

読み出し電流の On/Off 比が高い強誘電体 FET (FeFET) を用いた，電圧センス型 Computation-in-Memory (CiM) を提案した．AND フラッシュ回路のように接続された複数の FeFET セルに，ニューラルネットワークの重みを保存する．前段の pre-neuron の発火であるニューラルネットワークの入力は FeFET のソースに与える．Phase 1) ソースフォロワ読み出しによって入力と重みの積を 32 本並列に Multiply-line (ML) に読み出し，Phase 2) 1024 本の Accumulate-line (AL) の配線容量を並列にチャージシェアすることで積の結果を合計し，積和演算結果を得る．従来の電流センス型 CiM と異なり，提案の FeFET を用いた電圧センス型 CiM は積演算時に DC 電流が流れず，和演算時に電力を消費しないため，並列に MAC 演算を行うことができ，66 TOPS/W の高スループット・高エネルギー効率を実現できる．

A voltage-sensing computation-in-memory using ferroelectric FETs (FeFETs) with high on/off current ratio. To store the weights of the neural networks, multiple FeFETs are connected like AND-type flash array. As pre-neurons information of the neural networks, the input is given to the source-line of the FeFET. Multiply-accumulate (MAC) result is obtained by Phase 1) multiplying inputs and weights by source-follower read to 32 multiply-lines (MLs) in parallel and Phase 2) accumulating capacitance of parallel 1024 accumulate-lines (ALs) by charge-sharing. Unlike the conventional current-sensing CiM, DC current flows in multiply-phase, and no active power is consumed in accumulate-phase in the proposed voltage-sensing FeFET CiM. As a result, the proposed FeFET CiM achieves 66 TOPS/W high throughput and high energy efficiency by parallel MAC operation.

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