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저자정보
전민우 (광운대학교) 이종민 (광운대학교) 채주형 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
140 - 144 (5page)

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This paper proposes an energy-efficient SRAM CIM using a Dual-Row structure for 4-bit convolutional neural networks, designed for energy- and hardware-constrained edge devices. The proposed SRAM CIM performs Multiply-Accumulation (MAC) operations by simultaneously activating 64 × 32 8T1C bitcells and 64 × 32 8T2C bitcells. By grouping two rows for computation (Dual-Row structure), the design reduces the number of capacitors in the bit-shifter and array, thereby minimizing chip area and achieving high energy efficiency. Additionally, the use of charge-domain bit-shifting without CMOS switches addresses charge injection noise. Verification using the GPDK 45nm process showed a throughput of 1024 GOPS at 0.9V.

목차

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

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