“ Xeed”表示成功和超越,这意味着成功并超越当前,而“ X”表示无限的可能性和共同创造。尽管我们的公司名称已更改,但我们将继续专注于客户重视的高可靠性和独特的建议功能。
摘要 — 随着铁电铪锆氧化物 (HZO) 在铁电微电子学中的应用越来越广泛,了解有意和无意电介质界面的集成影响及其对铁电薄膜唤醒和电路参数的影响变得非常重要。在这项工作中,测量了在具有 NbN 电极的 FeRAM 应用的电容器结构中铁电 Hf 0.58 Zr 0.42 O 2 薄膜下方添加线性电介质氧化铝 Al 2 O 3 的影响。观察到由线性电介质产生的去极化场会导致铁电体的剩余极化降低。氧化铝的添加还会影响 HZO 相对于施加的循环电压的唤醒。与 FeRAM 1C/1T 单元的设计密切相关,观察到金属-铁电-绝缘体-金属 (MFIM) 设备会根据氧化铝厚度和唤醒循环电压显著转移与读取状态相关的电荷。测量结果显示读取状态分离减少了 33%,这使存储单元的设计变得复杂,并说明了设备中清晰接口的重要性。
在嵌入式系统在电动汽车、医疗保健、工业或基础设施监控等关键领域发挥越来越重要作用的时代,对实时数据处理的需求至关重要。本文讨论了这些应用中高传感器数据速率和微控制器 (MCU) 有限处理能力所带来的挑战。它介绍了一种利用串行铁电 RAM (FeRAM) 架构以及计算 SRAM 概念的新型计算方法,称为就地计算 (CIP)。对 CIP 串行 FeRAM 的探索揭示了其在高吞吐量处理大量传感器数据时提高可预测性、能源效率和安全性的潜力。与传统计算架构不同,CIP 串行 FeRAM 通过在内存中启用计算任务,减轻了 MCU 的计算负荷、降低了延迟并提高了能源效率。本文强调了 CIP 串行 FeRAM 对各种实时任务的灵活性,为更高性能、更高效和适应性更强的关键嵌入式系统铺平了道路。
1 ABES工程学院,印度加兹阿巴德,摘要:智能卡和便携式电子设备中的加密电路对于用户身份验证和安全数据通信至关重要。这些电路需要紧凑,节能,能够处理多个加密算法并提供良好的性能。本文首次介绍了通用体系结构上三种标准加密算法的硬件实现。微型编码密码处理器是为智能卡应用程序设计的,在满足所需的功能和性能标准的同时,支持私钥和公共密钥算法。令人印象深刻的是,使用0.18 µm 6毫米CMOS技术,它小至2.25mm²。可以简单地通过更新用铁电RAM(FERAM)制成的内存块的内容来实现一种新算法。feram允许非易失地存储配置位,只有在引入新算法时才需要更改。索引术语 - 密码学,计算机安全,微处理器,智能卡。
目标和范围AI模型近年来在各种应用中不断显示出非凡的性能,包括计算机视觉,自然语言处理,大语言模型等。精确驱动的AI模型体系结构在很大程度上增加了模型尺寸和计算,尤其是要求高密度存储器存储。处理引擎与片上/芯片内存之间的频繁通信导致高能消耗,这成为AI硬件加速器设计的瓶颈。为了克服此类挑战,内存计算(IMC)和近存储计算(NMC)已被视为能效体AI加速度的有希望的方案。权重存储在存储单元中,并在内存阵列内或附近执行点产品或其他操作。关于IMC/NMC方案的内存技术,SRAM已经成熟,但挥发性很大,消耗了大面积(例如,8T/10T bitcells)和CMOS设备中的泄漏功率。这种缺点促进了非易失性记忆(NVM),作为基于区域有效的IMC/NMC AI加速度的有吸引力的解决方案。NVM包括电阻随机访问记忆(RRAM),相变内存(PCM),自旋转移 - 转移磁性磁随机访问记忆(STT- MRAM),铁电场效果记忆(FERAM,FEFET),FEFET,FEFET,FEFET),铁电容式设备等。值得注意的是,包括英特尔,TSMC,三星和Globalfoundries在内的铸造公司已商业化或原型构造单一集成的NVM技术,例如rram,mram,feram/fefet等。
研发技术集成电路设计:• 带有 PMU 和 EHU 的 MCU 的开发• 机器学习在 IC 布局中的应用• 印刷、可重构、自修复、无电池、柔性、纸基、生物、生物相容性、液体、瞬态、可食用和表皮电子产品的开发• 关键技术的开发• 为更多摩尔应用开发逻辑核心设备、DRAM、Flash 和 NVM 技术• 新兴存储设备的开发,包括 FeRAM、MRAM、CBRAM、OxRAM、聚合物存储器和基于 DNA 的海量存储设备• 新型逻辑设备的开发,包括 SpinFET、Neg-C FET、Mott FET、NEMS 和拓扑绝缘体• 为超越摩尔 (MtM) 应用开发超越 CMOS 设备,包括 PUF 和 RNG• 新型架构的开发,包括 GAA 设备、3D 堆叠以及 CMOS 与超越 CMOS 的共集成
• Atomic Mass Unit (amu) • AWS: Amazon Web Services • Bump Plating Photoresist (BPR) • Chip to Wafer (CtW) • CL: Confidence Level • CMOS: Complementary metal-oxide semiconductor • Commercial Off The Shelf (COTS) • Complementary Field Effect Transistor (CFET) • ConOps: Concept of Operations • continuous wave (CW) • DDD: Displacement Damage Dose •设计技术合作/合成技术合作选择(DTCO/STCO)•动态随机访问记忆(DRAM)•EDAC:错误检测和校正•EEEE•EEEE•EEEE:电气,电子,电子力学和电流和电流和电子光学和电力•嵌入式动态随机访问记忆(EDRAM)晶体管(FEFET)•铁电随机访问存储器(FERAM)•铁电隧道连接(FTJ)•FET:FET:现场效应晶体管•FPGA•FPGA:现场编程的门阵列•完全自我对齐(FSAV)•GrandAccélérateurNational d'ions d'ions d'ions d'Ions d'ions lourds lourds(Ganil)
DFF 触发器 DMM 数字万用表 DMA 直接存储器访问 DSP 数字信号处理 DSPI 动态信号处理仪器 DTMR 分布式三重模块冗余双通道。双通道 DUT 被测设备 ECC 纠错码 EDAC 错误检测与纠正 EEE 电气、电子和机电 EMAC 设备监控和控制 EMIB 多芯片互连桥 EPCS 扩展物理编码层 ESA 欧洲航天局 eTimers 事件计时器 ETW 电子技术研讨会 FCCU 流化催化裂化装置 FeRAM 铁电随机存取存储器 FinFET 鳍式场效应晶体管 FIR 有限脉冲响应滤波器 FMC FPGA 夹层卡 FPGA 现场可编程门阵列 FPU 浮点单元 FY 财政年度 Gb 千兆位 Gbps 千兆位/秒 GCR 银河宇宙线 GEO 地球静止赤道轨道 GIC 全球行业分类 GOMACTech 政府微电路应用和关键技术会议 GPIO 通用输入/输出 GPIB 通用接口总线 GPU 图形处理单元 GR 全球路线 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心
DFF触发器DMM数字万用表DMA直接内存访问DSP数字信号处理DSPI动态信号处理仪器DTMR分布式三模块冗余双CH。双通道DUT设备在测试ECC错误纠正代码下进行EDAC误差检测和校正EEE电气,电子,电子机械和机电EMAC设备监控器监控器监视器和控制EMIB多-DIE互连桥EPC EPC延长物理编码层ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ETIMERS ETIMER ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETW Finite impulse response filter FMC FPGA Mezzanine Card FPGA Field Programmable Gate Array FPU Floating Point Unit FY Fiscal Year Gb Gigabit Gbps Gigabit per second GCR Galactic Cosmic Ray GEO geostationary equatorial orbit GIC Global Industry Classification GOMACTech Government Microcircuit Applications and Critical Technology Conference GPIO General purpose input/output GPIB General purpose interface bus GPU Graphics处理单元GR全球路线GRC NASA GLENN研究中心GSFC Goddard太空飞行中心双通道DUT设备在测试ECC错误纠正代码下进行EDAC误差检测和校正EEE电气,电子,电子机械和机电EMAC设备监控器监控器监视器和控制EMIB多-DIE互连桥EPC EPC延长物理编码层ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ESA ETIMERS ETIMER ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETIMERS ETW Finite impulse response filter FMC FPGA Mezzanine Card FPGA Field Programmable Gate Array FPU Floating Point Unit FY Fiscal Year Gb Gigabit Gbps Gigabit per second GCR Galactic Cosmic Ray GEO geostationary equatorial orbit GIC Global Industry Classification GOMACTech Government Microcircuit Applications and Critical Technology Conference GPIO General purpose input/output GPIB General purpose interface bus GPU Graphics处理单元GR全球路线GRC NASA GLENN研究中心GSFC Goddard太空飞行中心
内存计算(CIM)是解决“记忆墙”和效果瓶颈的有效技术方法。许多新出现的非挥发性记忆(NVM),例如电阻随机访问记忆(RRAM)[1-3],相位变化记忆(PCM)[4,5],铁电RAM(FERAM)[6,7]和灰烬记忆[8-13],并且在许多人工网络中都表现出了良好的能力。重新说,高精度的CIM体系结构吸引了更多的关注,因为它可以提供一种基本的方法来满足不同科学计算的严格要求[2,14]。泊松图像编辑[15]是一种无缝图像编辑算法,在保留源图像的梯度信息的同时,已广泛用于融合背景图像和目标图像。要使用CIM体系结构实施高精度泊松图像编辑,有必要确保单元格和阵列具有良好的稳定性和稳健的可靠性。与其他NVM相比,在超高/效率上,良好的可靠性和对细胞变化的强可控制性方面,闪光内存具有显着的好处,因此在高精度计算中具有很大的优势。重要的是,灰烬内存与外围电路具有很大的兼容性,并且能够设计大型CIM阵列以进行大规模处理。到目前为止,已经根据NORPH ASH记忆报告了神经网络的CIM体系结构的大量作品。在2017年,Guo等人首先证明了基于嵌入的和灰分记忆技术的混合信号神经形态分类器。[8]。用于更多能量的卷积操作,