Highly Scalable Neuromorphic Hardware with 1-bit Stochastic nano-Synapses

Thermodynamic-driven filament formation in redox-based resistive memory and the impact of thermal fluctuations on switching probability of emerging magnetic switches are probabilistic phenomena in nature, and thus, processes of binary switching in these nonvolatile memories are stochastic and vary from switching cycle-to-switching cycle, in the same device, and from device-to-device, hence, they provide a rich in-situ spatiotemporal stochastic characteristic. This work presents a highly scalable neuromorphic hardware based on crossbar array of 1-bit resistive crosspoints as distributed stochastic synapses. The network shows a robust performance in emulating selectivity of synaptic potentials in neurons of primary visual cortex to the orientation of a visual image. The proposed model could be configured to accept a wide range of nanodevices.Comment: 9 pages, 6 figure

Nanoscale resistive switching memory devices: a review

In this review the different concepts of nanoscale resistive switching memory devices are described and classified according to their I–V behaviour and the underlying physical switching mechanisms. By means of the most important representative devices, the current state of electrical performance characteristics is illuminated in-depth. Moreover, the ability of resistive switching devices to be integrated into state-of-the-art CMOS circuits under the additional consideration with a suitable selector device for memory array operation is assessed. From this analysis, and by factoring in the maturity of the different concepts, a ranking methodology for application of the nanoscale resistive switching memory devices in the memory landscape is derived. Finally, the suitability of the different device concepts for beyond pure memory applications, such as brain inspired and neuromorphic computational or logic in memory applications that strive to overcome the vanNeumann bottleneck, is discussed

DeepNVM++: Cross-Layer Modeling and Optimization Framework of Non-Volatile Memories for Deep Learning

Non-volatile memory (NVM) technologies such as spin-transfer torque magnetic random access memory (STT-MRAM) and spin-orbit torque magnetic random access memory (SOT-MRAM) have significant advantages compared to conventional SRAM due to their non-volatility, higher cell density, and scalability features. While previous work has investigated several architectural implications of NVM for generic applications, in this work we present DeepNVM++, a framework to characterize, model, and analyze NVM-based caches in GPU architectures for deep learning (DL) applications by combining technology-specific circuit-level models and the actual memory behavior of various DL workloads. We present both iso-capacity and iso-area performance and energy analysis for systems whose last-level caches rely on conventional SRAM and emerging STT-MRAM and SOT-MRAM technologies. In the iso-capacity case, STT-MRAM and SOT-MRAM provide up to 3.8x and 4.7x energy-delay product (EDP) reduction and 2.4x and 2.8x area reduction compared to conventional SRAM, respectively. Under iso-area assumptions, STT-MRAM and SOT-MRAM provide up to 2x and 2.3x EDP reduction and accommodate 2.3x and 3.3x cache capacity when compared to SRAM, respectively. We also perform a scalability analysis and show that STT-MRAM and SOT-MRAM achieve orders of magnitude EDP reduction when compared to SRAM for large cache capacities. Our comprehensive cross-layer framework is demonstrated on STT-/SOT-MRAM technologies and can be used for the characterization, modeling, and analysis of any NVM technology for last-level caches in GPUs for DL applications.Comment: 12 pages, 10 figure

Reliable Low-Power High Performance Spintronic Memories

Moores Gesetz folgend, ist es der Chipindustrie in den letzten fünf 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 führt. 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 Zuverlässigkeit dar. Eben jene Herausforderungen und die überwältigende Nachfrage nach höherer Performanz und Integrationsdichte des on-Chip Speichers motivieren Forscher, nach neuen nichtflüchtigen 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 Nichtflüchtigkeit, Skalierbarkeit, hohe Beständigkeit, CMOS Kompatibilität und Unan- fälligkeit gegenüber Soft-Errors. In der Spintronik repräsentiert 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 verändern lässt. Das Prob- lem der statischen Leistung gehen die Speichergeräte 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 zurückzuführen, welche die von konventionellem SRAM übersteigt. Des Weiteren ist auf Grund des stochastischen Schaltvorgangs der Speicherzelle und des Einflusses der Prozessvari- ation ein nicht zu vernachlässigender Zeitraum dafür erforderlich. In diesem Zeitraum wird ein konstanter Schreibstrom durch die Bitzelle geleitet, um den Schaltvorgang zu gewährleisten. Dieser Vorgang verursacht eine hohe Energieaufnahme. Für die Leseoperation wird gleicher- maßen ein beachtliches Zeitfenster benötigt, ebenfalls bedingt durch den Einfluss der Prozess- variation. Dem gegenüber stehen diverse Zuverlässigkeitsprobleme. Dazu gehören unter An- derem die Leseintereferenz und andere Degenerationspobleme, wie das des Time Dependent Di- electric Breakdowns (TDDB). Diese Zuverlässigkeitsprobleme sind wiederum auf die benötigten längeren Schaltzeiten zurückzuführen, welche in der Folge auch einen über längere Zeit an- liegenden Lese- bzw. Schreibstrom implizieren. Es ist daher notwendig, sowohl die Energie, als auch die Latenz zur Steigerung der Zuverlässigkeit zu reduzieren, um daraus einen potenziellen Kandidaten für 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. Für Caches entwickelten wir ver- schiedene Ansätze auf Schaltkreisebene, welche sowohl auf der Speicherarchitekturebene, als auch auf der Systemebene in Bezug auf Energieaufnahme, Performanzsteigerung und Zuver- lässigkeitverbesserung evaluiert werden. Wir entwickeln eine Selbstabschalttechnik, sowohl für 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. Zusätzlich 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 berücksichtigen, haben wir zusätzlich eine Multiport-Speicherarchitektur entworfen, welche eine einzigartige Eigenschaft der SOT-Zelle ausnutzt, um simultan Lese- und Schreiboperatio- nen auszuführen. Es ist daher möglich Lese/Schreib- Konfilkte auf Bitzellen-Ebene zu lösen, was sich wiederum in einer sehr viel einfacheren Multiport- Registerbankarchitektur nieder- schlägt. Zusätzlich zu den Speicheransätzen haben wir ebenfalls zwei Flip-Flop-Architekturen vorgestellt. Die erste ist eine nichtflüchtige 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 für aggressives Powergating geeignet. Alles in Allem zeigt der vorgestellte Flip-Flop-Entwurf eine ähnliche 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 nichtflüchtigen Shadow- Flip-Flops. Die zweite ist eine fehlertolerante Flip-Flop-Architektur, welche sich unanfällig gegenüber diversen Defekten und Fehlern verhält. Die Leistungsfähigkeit aller vorgestellten Techniken wird durch ausführliche 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 Zuverlässigkeit von spintronischen on-Chip Speichern, wie Caches, Register und Flip-Flops erreichen