当前,人工智能(AI)算法发展逐渐多样化,包括深度神经网络,Transformer,推荐系统和图卷积网络等。在AI算法中,乘加运算和内容搜索是其中的两种主要操作。在电路架构方面,存内计算(CIM)和内容可寻址存储器(CAM)分别可有效执行乘加运算和内容搜索操作。但目前基于SRAM/RRAM等器件实现CIM/CAM的硬件架构仍存在一些局限,现有架构难以满足多种算法对CIM/CAM操作的不同需求。

针对以上挑战,微电子所集成电路制造技术重点实验室刘明院士/李泠研究员团队提出了一种基于铟钾锌氧化物(IGZO)晶体管和CMOS混合集成的CIM/CAM可重构电路架构IG-CRM。本工作基于IGZO器件的超低漏电、长保持时间、后道工艺兼容且支持三维(3D)堆叠等优势,提出了4T0C和3T0C两种存算单元电路、IGZO/CMOS 3D混合加法器树、四种针对不同CIM/CAM需求的宏单元设计和可重构CIM/CAM架构。本工作相比CPU和GPU在速度和能效上分别有1.53×103倍/51.9倍和1.63×104倍/7.62×103倍的提升。

上述研究成果以题为“IG-CRM: Area/Energy-Efficient IGZO-Based Circuits and Architecture Design for Reconfigurable CIM/CAM Applications”入选2024年DAC会议,微电子所博士生郭泽钰为第一作者,微电子所岳金山助理研究员和李泠研究员为通讯作者。

图1:基于IGZO的4T0C(左)/3T0C(右)存算单元电路

图2:可重构IG-CRM整体架构图