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초록·키워드
This paper proposes an analog-in analog-out (AIAO) compute-in-memory (CIM) macro that minimizes conversion overhead for fully analog computing architectures. The proposed macro employs current-based write calibration and a current-variation suppression (CVS) circuit that suppresses read-bit-line (RBL)-voltage-dependent discharge-current variation. In addition, a switch-parasitic-balanced capacitive digital-to-analog converter (SPB CDAC) is applied to the digital-to-time converter (DTC) to improve code-to-code pulse-width-step linearity under reduced unit delay. The AIAO CIM macro also performs accurate analog MAC operations, with simulated ΔV<sub>cpt </sub>closely matching theoretical values and an RMSE below 2.28% under 64-row parallel operation. The proposed 64×32 macro prototype, designed in a 28-nm CMOS process, achieves a peak energy efficiency of 443 TOPS/W with a 4-ns computation time.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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