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Design of Adiabatic MTJ-CMOS Hybrid Circuits
Low-power designs are a necessity with the increasing demand of portable
devices which are battery operated. In many of such devices the operational
speed is not as important as battery life. Logic-in-memory structures using
nano-devices and adiabatic designs are two methods to reduce the static and
dynamic power consumption respectively. Magnetic tunnel junction (MTJ) is an
emerging technology which has many advantages when used in logic-in-memory
structures in conjunction with CMOS. In this paper, we introduce a novel
adiabatic hybrid MTJ/CMOS structure which is used to design AND/NAND, XOR/XNOR
and 1-bit full adder circuits. We simulate the designs using HSPICE with 32nm
CMOS technology and compared it with a non-adiabatic hybrid MTJ/CMOS circuits.
The proposed adiabatic MTJ/CMOS full adder design has more than 7 times lower
power consumtion compared to the previous MTJ/CMOS full adder
BOOLEAN AND BRAIN-INSPIRED COMPUTING USING SPIN-TRANSFER TORQUE DEVICES
Several completely new approaches (such as spintronic, carbon nanotube, graphene, TFETs, etc.) to information processing and data storage technologies are emerging to address the time frame beyond current Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS) roadmap. The high speed magnetization switching of a nano-magnet due to current induced spin-transfer torque (STT) have been demonstrated in recent experiments. Such STT devices can be explored in compact, low power memory and logic design. In order to truly leverage STT devices based computing, researchers require a re-think of circuit, architecture, and computing model, since the STT devices are unlikely to be drop-in replacements for CMOS. The potential of STT devices based computing will be best realized by considering new computing models that are inherently suited to the characteristics of STT devices, and new applications that are enabled by their unique capabilities, thereby attaining performance that CMOS cannot achieve. The goal of this research is to conduct synergistic exploration in architecture, circuit and device levels for Boolean and brain-inspired computing using nanoscale STT devices. Specifically, we first show that the non-volatile STT devices can be used in designing configurable Boolean logic blocks. We propose a spin-memristor threshold logic (SMTL) gate design, where memristive cross-bar array is used to perform current mode summation of binary inputs and the low power current mode spintronic threshold device carries out the energy efficient threshold operation. Next, for brain-inspired computing, we have exploited different spin-transfer torque device structures that can implement the hard-limiting and soft-limiting artificial neuron transfer functions respectively. We apply such STT based neuron (or âspin-neuronâ) in various neural network architectures, such as hierarchical temporal memory and feed-forward neural network, for performing âhuman-likeâ cognitive computing, which show more than two orders of lower energy consumption compared to state of the art CMOS implementation. Finally, we show the dynamics of injection locked Spin Hall Effect Spin-Torque Oscillator (SHE-STO) cluster can be exploited as a robust multi-dimensional distance metric for associative computing, image/ video analysis, etc. Our simulation results show that the proposed system architecture with injection locked SHE-STOs and the associated CMOS interface circuits can be suitable for robust and energy efficient associative computing and pattern matching
Reliable Low-Power High Performance Spintronic Memories
Moores Gesetz folgend, ist es der Chipindustrie in den letzten fĂŒnf Jahrzehnten gelungen, ein
explosionsartiges Wachstum zu erreichen. Dies hatte ebenso einen exponentiellen Anstieg der
Nachfrage von Speicherkomponenten zur Folge, was wiederum zu speicherlastigen Chips in
den heutigen Computersystemen fĂŒhrt. Allerdings stellen traditionelle on-Chip Speichertech-
nologien wie Static Random Access Memories (SRAMs), Dynamic Random Access Memories
(DRAMs) und Flip-Flops eine Herausforderung in Bezug auf Skalierbarkeit, Verlustleistung
und ZuverlĂ€ssigkeit dar. Eben jene Herausforderungen und die ĂŒberwĂ€ltigende Nachfrage
nach höherer Performanz und Integrationsdichte des on-Chip Speichers motivieren Forscher,
nach neuen nichtflĂŒchtigen Speichertechnologien zu suchen. Aufkommende spintronische Spe-
ichertechnologien wie Spin Orbit Torque (SOT) und Spin Transfer Torque (STT) erhielten
in den letzten Jahren eine hohe Aufmerksamkeit, da sie eine Reihe an Vorteilen bieten. Dazu
gehören NichtflĂŒchtigkeit, Skalierbarkeit, hohe BestĂ€ndigkeit, CMOS KompatibilitĂ€t und Unan-
fĂ€lligkeit gegenĂŒber Soft-Errors. In der Spintronik reprĂ€sentiert der Spin eines Elektrons dessen
Information. Das Datum wird durch die Höhe des Widerstandes gespeichert, welche sich durch
das Anlegen eines polarisierten Stroms an das Speichermedium verÀndern lÀsst. Das Prob-
lem der statischen Leistung gehen die SpeichergerÀte sowohl durch deren verlustleistungsfreie
Eigenschaft, als auch durch ihr Standard- Aus/Sofort-Ein Verhalten an. Nichtsdestotrotz sind
noch andere Probleme, wie die hohe Zugriffslatenz und die Energieaufnahme zu lösen, bevor
sie eine verbreitete Anwendung finden können. Um diesen Problemen gerecht zu werden, sind
neue Computerparadigmen, -architekturen und -entwurfsphilosophien notwendig.
Die hohe Zugriffslatenz der Spintroniktechnologie ist auf eine vergleichsweise lange Schalt-
dauer zurĂŒckzufĂŒhren, welche die von konventionellem SRAM ĂŒbersteigt. Des Weiteren ist auf
Grund des stochastischen Schaltvorgangs der Speicherzelle und des Einflusses der Prozessvari-
ation ein nicht zu vernachlĂ€ssigender Zeitraum dafĂŒr erforderlich. In diesem Zeitraum wird ein
konstanter Schreibstrom durch die Bitzelle geleitet, um den Schaltvorgang zu gewÀhrleisten.
Dieser Vorgang verursacht eine hohe Energieaufnahme. FĂŒr die Leseoperation wird gleicher-
maĂen ein beachtliches Zeitfenster benötigt, ebenfalls bedingt durch den Einfluss der Prozess-
variation. Dem gegenĂŒber stehen diverse ZuverlĂ€ssigkeitsprobleme. Dazu gehören unter An-
derem die Leseintereferenz und andere Degenerationspobleme, wie das des Time Dependent Di-
electric Breakdowns (TDDB). Diese ZuverlÀssigkeitsprobleme sind wiederum auf die benötigten
lĂ€ngeren Schaltzeiten zurĂŒckzufĂŒhren, welche in der Folge auch einen ĂŒber lĂ€ngere Zeit an-
liegenden Lese- bzw. Schreibstrom implizieren. Es ist daher notwendig, sowohl die Energie, als
auch die Latenz zur Steigerung der ZuverlÀssigkeit zu reduzieren, um daraus einen potenziellen
Kandidaten fĂŒr ein on-Chip Speichersystem zu machen.
In dieser Dissertation werden wir Entwurfsstrategien vorstellen, welche das Ziel verfolgen,
die Herausforderungen des Cache-, Register- und Flip-Flop-Entwurfs anzugehen. Dies erre-
ichen wir unter Zuhilfenahme eines Cross-Layer Ansatzes. FĂŒr Caches entwickelten wir ver-
schiedene AnsÀtze auf Schaltkreisebene, welche sowohl auf der Speicherarchitekturebene, als
auch auf der Systemebene in Bezug auf Energieaufnahme, Performanzsteigerung und Zuver-
lĂ€ssigkeitverbesserung evaluiert werden. Wir entwickeln eine Selbstabschalttechnik, sowohl fĂŒr
die Lese-, als auch die Schreiboperation von Caches. Diese ist in der Lage, den Abschluss der
entsprechenden Operation dynamisch zu ermitteln. Nachdem der Abschluss erkannt wurde,
wird die Lese- bzw. Schreiboperation sofort gestoppt, um Energie zu sparen. ZusÀtzlich
limitiert die Selbstabschalttechnik die Dauer des Stromflusses durch die Speicherzelle, was
wiederum das Auftreten von TDDB und Leseinterferenz bei Schreib- bzw. Leseoperationen re-
duziert. Zur Verbesserung der Schreiblatenz heben wir den Schreibstrom an der Bitzelle an, um den magnetischen Schaltprozess zu beschleunigen. Um registerbankspezifische Anforderungen
zu berĂŒcksichtigen, haben wir zusĂ€tzlich eine Multiport-Speicherarchitektur entworfen, welche
eine einzigartige Eigenschaft der SOT-Zelle ausnutzt, um simultan Lese- und Schreiboperatio-
nen auszufĂŒhren. Es ist daher möglich Lese/Schreib- Konfilkte auf Bitzellen-Ebene zu lösen,
was sich wiederum in einer sehr viel einfacheren Multiport- Registerbankarchitektur nieder-
schlÀgt.
ZusÀtzlich zu den SpeicheransÀtzen haben wir ebenfalls zwei Flip-Flop-Architekturen vorgestellt.
Die erste ist eine nichtflĂŒchtige non-Shadow Flip-Flop-Architektur, welche die Speicherzelle als
aktive Komponente nutzt. Dies ermöglicht das sofortige An- und Ausschalten der Versorgungss-
pannung und ist daher besonders gut fĂŒr aggressives Powergating geeignet. Alles in Allem zeigt
der vorgestellte Flip-Flop-Entwurf eine Àhnliche Timing-Charakteristik wie die konventioneller
CMOS Flip-Flops auf. Jedoch erlaubt er zur selben Zeit eine signifikante Reduktion der statis-
chen Leistungsaufnahme im Vergleich zu nichtflĂŒchtigen Shadow- Flip-Flops. Die zweite ist eine
fehlertolerante Flip-Flop-Architektur, welche sich unanfĂ€llig gegenĂŒber diversen Defekten und
Fehlern verhĂ€lt. Die LeistungsfĂ€higkeit aller vorgestellten Techniken wird durch ausfĂŒhrliche
Simulationen auf Schaltkreisebene verdeutlicht, welche weiter durch detaillierte Evaluationen
auf Systemebene untermauert werden. Im Allgemeinen konnten wir verschiedene Techniken en-
twickeln, die erhebliche Verbesserungen in Bezug auf Performanz, Energie und ZuverlÀssigkeit
von spintronischen on-Chip Speichern, wie Caches, Register und Flip-Flops erreichen
Heterogeneous Reconfigurable Fabrics for In-circuit Training and Evaluation of Neuromorphic Architectures
A heterogeneous device technology reconfigurable logic fabric is proposed which leverages the cooperating advantages of distinct magnetic random access memory (MRAM)-based look-up tables (LUTs) to realize sequential logic circuits, along with conventional SRAM-based LUTs to realize combinational logic paths. The resulting Hybrid Spin/Charge FPGA (HSC-FPGA) using magnetic tunnel junction (MTJ) devices within this topology demonstrates commensurate reductions in area and power consumption over fabrics having LUTs constructed with either individual technology alone. Herein, a hierarchical top-down design approach is used to develop the HSCFPGA starting from the configurable logic block (CLB) and slice structures down to LUT circuits and the corresponding device fabrication paradigms. This facilitates a novel architectural approach to reduce leakage energy, minimize communication occurrence and energy cost by eliminating unnecessary data transfer, and support auto-tuning for resilience. Furthermore, HSC-FPGA enables new advantages of technology co-design which trades off alternative mappings between emerging devices and transistors at runtime by allowing dynamic remapping to adaptively leverage the intrinsic computing features of each device technology. HSC-FPGA offers a platform for fine-grained Logic-In-Memory architectures and runtime adaptive hardware. An orthogonal dimension of fabric heterogeneity is also non-determinism enabled by either low-voltage CMOS or probabilistic emerging devices. It can be realized using probabilistic devices within a reconfigurable network to blend deterministic and probabilistic computational models. Herein, consider the probabilistic spin logic p-bit device as a fabric element comprising a crossbar-structured weighted array. The Programmability of the resistive network interconnecting p-bit devices can be achieved by modifying the resistive states of the array\u27s weighted connections. Thus, the programmable weighted array forms a CLB-scale macro co-processing element with bitstream programmability. This allows field programmability for a wide range of classification problems and recognition tasks to allow fluid mappings of probabilistic and deterministic computing approaches. In particular, a Deep Belief Network (DBN) is implemented in the field using recurrent layers of co-processing elements to form an n x m1 x m2 x ::: x mi weighted array as a configurable hardware circuit with an n-input layer followed by i â„ 1 hidden layers. As neuromorphic architectures using post-CMOS devices increase in capability and network size, the utility and benefits of reconfigurable fabrics of neuromorphic modules can be anticipated to continue to accelerate
Evaluating spintronics-compatible implementations of Ising machines
The commercial and industrial demand for the solution of hard combinatorial
optimization problems push forward the development of efficient solvers. One of
them is the Ising machine which can solve combinatorial problems mapped to
Ising Hamiltonians. In particular, spintronic hardware implementations of Ising
machines can be very efficient in terms of area and performance, and are
relatively low-cost considering the potential to create hybrid CMOS-spintronic
technology. Here, we perform a comparison of coherent and probabilistic
paradigms of Ising machines on several hard Max-Cut instances, analyzing their
scalability and performance at software level. We show that probabilistic Ising
machines outperform coherent Ising machines in terms of the number of
iterations required to achieve the problem s solution. Nevertheless, high
frequency spintronic oscillators with sub-nanosecond synchronization times
could be very promising as ultrafast Ising machines. In addition, considering
that a coherent Ising machine acts better for Max-Cut problems because of the
absence of the linear term in the Ising Hamiltonian, we introduce a procedure
to encode Max-3SAT to Max-Cut. We foresee potential synergic interplays between
the two paradigms.Comment: 26 pages, 6 Figures, submitted for publication in Phys. Rev. Applied
(it will be presented at intermag 2023 in Japan
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