MLC–MRAM 기반 디지털 PIM의 이점과 Sensing Margin 분석

Q: 이 논문에서 정의한 RAPYcell이란 무엇인가?

RAPYcell은 PIM(Processing-In-Memory) 시스템에서 소프트웨어 기준선 정확도에 도달하기 위해 필요한 읽기 접근 통과율을 의미한다. 이는 MLC-MRAM의 각 데이터 상태에 대한 읽기 접근 통과율의 최솟값으로 정의되며, MTJ 저항 가변성과 SA 오프셋 전압의 영향을 받는다.

Q: MLC-MRAM 기반 디지털 PIM에서 높은 정확도를 얻기 위한 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, MLC-MRAM 기반 디지털 PIM에서 소프트웨어 기준선 정확도에 근접하려면 MTJ(Magnetic Tunnel Junction)의 TMR(Tunnel Magnetoresistance) 값이 매우 높아야 하며, SA(Sense Amplifier)의 오프셋 전압은 매우 작아야 한다. 이는 높은 RAPYcell을 달성하기 위한 필수 조건이다.

안성민; 나태희

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안성민 (인천대학교) 나태희 (인천대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2023.11

수록면: 381 - 384 (4page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

If using multi-level cell (MLC)-MRAM, it is possible to achieve the same inference accuracy with only half the area of single-level cell (SLC)-MRAM, or improve inference accuracy while maintaining the same area. However, to obtain a read-access pass yield of more than 3σ that enables to approach software baseline accuracy of processing-in-memory (PIM), the tunnel magnetoresistance (TMR) of magnetic tunnel junction (MTJ) should be very high and the offset voltage of sense amplifier (SA) should be very small. Therefore, research for better MTJ and SA should be conducted.

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)