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Modeling Closed-Loop Analog Matrix Computing Circuits With Interconnect Resistance
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DOI：10.1109/TCSI.2026.3655157.png)
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摘要
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基于电阻式随机存取存储器（RRAM）的模拟矩阵计算（AMC）电路在加速矩阵运算方面显示出巨大潜力。然而，随着矩阵规模的增大，互连电阻会显著降低计算精度并限制电路的可扩展性。因此，对这些效应进行建模和评估对于开发有效的缓解策略至关重要。传统的SPICE（集成电路仿真程序）模拟器依赖改进节点分析，由于节点和反馈连接呈二次增长，对于大规模AMC电路变得过于缓慢。在本工作中，我们为包含互连电阻的AMC电路建立了矩阵求逆（INV）和特征向量计算（EGV）两种关键操作的模型，并针对每种情况提出了快速求解算法。这些算法利用雅可比矩阵的稀疏性，实现了快速且精确的解。与SPICE相比，它们实现了数量级级别的加速，同时保持了高精度。我们进一步将该方法扩展到开环矩阵-向量乘法（MVM）电路，展示了类似的效率提升。最后，利用这些快速求解器，我们开发了一种基于偏置的补偿策略，将互连引起的误差在INV电路中降低了30%以上，在EGV电路中降低了70%。该策略还揭示了最优偏置随矩阵规模和互连电阻变化的扩展行为。
Keyword:
Analog matrix computing
matrix inversion
eigenvector
interconnect resistance
simulation acceleration
期刊
I
IF:
0
论文数:
268
被引数:
0
机构
引用论文
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Modeling and Mitigating the Interconnect Resistance Issue in Analog RRAM Matrix Computing Circuits模拟RRAM矩阵计算电路中的互连电阻问题的建模和缓解
PREAI
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