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저자정보
박건희 (울산과학기술원) 이규호 (울산과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
251 - 255 (5page)

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Spiking Neural Network (SNN) draws attention for low energy consumption due to transmitting only binary information. Another way to implement low power hardware is Compute-in-Memory (CIM). It removes external memory access and minimizes data transaction energy. However, power-hungry Analog-to-Digital Converter (ADC) is essential in analog CIM. in time-domain computation, ADC is replaced with time-to-digital converter. Nevertheless, time-domain CIM supporting multi-bit computation has low energy efficiency by digital logic. To resolve this issue, this paper proposes time-domain SNN CIM with no digital circuit and it improves 83% throughput by pipelined architecture. It achieves 707.7 TOPS/W of energy efficiency.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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