傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)計算機在面對人工智能等數(shù)據(jù)密集型計算任務時，頻繁的數(shù)據(jù)搬運導致計算機的算力提升遭遇“內(nèi)存墻”、“功耗墻”的瓶頸。因此，存內(nèi)計算架構(gòu)于近年來得到廣泛的關(guān)注和研究。存內(nèi)計算架構(gòu)基于基本的存儲器陣列，如靜態(tài)隨機存儲器（SRAM）、阻變隨機存儲器（RRAM）等，通過外圍控制電路可以完成信息的讀寫。通過將計算映射到物理過程中，存內(nèi)計算架構(gòu)能夠廣泛應用于矩陣相關(guān)計算的加速。基于 SRAM的存內(nèi)計算搭配外圍的電容陣列，根據(jù)電荷共享或者電容分壓的原理能夠?qū)崿F(xiàn)多比特乘累加的加速；基于RRAM的存內(nèi)計算根據(jù)歐姆定律和基爾霍夫電流定律，在字線或位線上得到計算結(jié)果。但是，基礎(chǔ)的存內(nèi)計算原理應用場景有限，主要適用于單比特和正數(shù)域的矩陣計算。實際的問題中往往需要多比特與實數(shù)域的計算，傳統(tǒng)的映射方式往往會產(chǎn)生額外的外圍電路硬件開銷。為了實現(xiàn)高效、緊湊的存內(nèi)計算架構(gòu)設(shè)計，作者們總結(jié)了存內(nèi)計算架構(gòu)設(shè)計中的電容補償和電導補償原理。
北京大學孫仲團隊、清華大學喬飛團隊系統(tǒng)綜述了存內(nèi)計算架構(gòu)中的補償策略，概述了基于電容充放電的SRAM存內(nèi)計算架構(gòu)中的成對電容補償方法和整體電容補償方法，著重介紹了RRAM存內(nèi)計算架構(gòu)設(shè)計中的成對電導補償和整體電導補償方法。成對補償或整體補償?shù)姆椒畲鎯ζ麝嚵械膬尚谢蚨鄠€不同列的電容或電導加和相等，簡化了相應存內(nèi)計算架構(gòu)背后映射的原理公式，從而實現(xiàn)電路設(shè)計的精簡。圖1. 存內(nèi)計算設(shè)計中的電容補償與電導補償方法作者們首先綜述了電容補償方法。SRAM存內(nèi)計算架構(gòu)將電容陣列連接到靈敏放大器（SA）等外圍功能電路實現(xiàn)多比特或帶符號的乘累加加速，成對電容補償?shù)姆椒ㄆ胶膺B接到SA同相和反相輸入端的電容負載；在同時開啟多列的SRAM存內(nèi)計算架構(gòu)中，整體電容補償方法平衡列線總負載，讓連接不同二進制權(quán)重電容的列線達成相同采樣速率。之后，作者們總結(jié)了兩種電容補償方法在近年來大量計算架構(gòu)設(shè)計實例中的應用，通過簡化外圍電路的方式達成更高的效率。接著，作者們著重介紹電導補償方法。在面向?qū)崝?shù)域的矩陣向量乘法（MVM）、矩陣求逆、矩陣特征向量等計算應用的RRAM存內(nèi)計算電路中，與成對電容補償方法相似，成對電導補償?shù)姆椒ㄆ胶饷恳恍羞\算放大器（OPA）同相和反相輸入端的電導負載，使用更少的運放完成矩陣計算加速，顯著提升電路的整體面積和能耗表現(xiàn)；在更復雜的計算電路，如矩陣-矩陣-向量乘法（MMVM）電路中，整體電導補償方法保證存儲陣列中不同列線的總電導負載相等，簡化電路原理公式，賦予RRAM存內(nèi)計算電路更復雜的算法映射和問題求解能力。最后，作者們總結(jié)了補償方法在存內(nèi)計算架構(gòu)設(shè)計中的重要作用，補償方法為探索和設(shè)計面積更小、能耗更低、解決更復雜問題的架構(gòu)提供啟發(fā)。期刊Advanced Electronic Materials重點發(fā)表物理：應用、材料科學：綜合、納米科技相關(guān)方向的文章。該期刊是一個跨學科論壇，在材料科學，物理學，電子和磁性材料工程領(lǐng)域進行同行評審，高質(zhì)量，高影響力的研究。除了基礎(chǔ)研究外，它還包括電子和磁性材料、自旋電子學、電子學、器件物理學和工程學、微納機電系統(tǒng)和有機電子學的物理和物理性質(zhì)的研究。期刊最新引文指標為0.9，最新影響因子為5.3（2023）。
