面向功耗优化的CMOL电路容错映射

针对CMOS/纳米线/分子混合(CMOL)电路的缺陷导致电路功耗增加这一问题,提出基于单元限用的容错映射方法.首先建立缺陷对的功耗模型,分析常连缺陷对的映射模式对功耗的影响;然后通过高功耗单元的限用与功耗约束的设置,以减少高成本映射模式带来的功耗开销;最后采用改进的遗传算法完成电路容错映射. ISCAS标准测试电路的实验结果表明,所提方法在成功容错映射的基础上,有效地减少了电路的功耗与面积,同时对求解速度也有较好的优化.     

面向电压降的忆阻神经网络精度优化EI北大核心CSCD

由于忆阻器交叉阵列自身的模拟特性可高效实现乘累加运算,因此,它被广泛用于构建神经形态计算系统的硬件加速器.然而,纳米线电阻的存在,会引起忆阻器与纳米线构成的电阻网络出现电压降问题,导致忆阻器阵列的输出信号损失而影响神经网络的精度.分析忆阻器电压降与忆阻器状态、位置,输出电流和输出位置的关系,通过稀疏映射优化电压降,并采用输出补偿进一步提高输出精度.仿真实验的结果表明,该方法可以有效地解决电压降引起的问题,忆阻神经网络在手写数字数据集MNIST的识别率达到95.8%,较优化前提升了33.5%.