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ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
2021 年 VLSI 技术研讨会
Fugaku 是世界上第一台百亿亿亿次级超级计算机，主要由理化学研究所计算科学中心 (R-CCS) 和富士通有限公司设计和建造，但日本 HPC 社区的所有主要利益相关者都参与其中。“Fugaku”这个名字是富士山的另一个名字，选择这个名字是为了表明这台机器不仅追求极高的性能，而且同时追求广泛的用户群和适用性。Fugaku 的核心是新的富士通 A64FX Arm 处理器，它 100% 符合 Aarch64 规范，但体现了首次在主要服务器通用 CPU 中实现的技术，例如 7nm 工艺技术、封装集成 HBM2 和 TB 级 SVE 流媒体功能、包括网络交换机在内的片上嵌入式 TOFU-D 高性能网络，以及采用所谓的“分解架构”，允许分离和任意组合 CPU 核心、内存和网络功能。 Fugaku 在单插槽节点配置中使用 158,974 个 A64FX CPU，使其成为有史以来最大、速度最快的超级计算机，其在主要 HPC 基准测试中取得了突破性成就，并在 COVID-19 应用中产生了社会成果。
VLSI 设计.pdf
小时量子与统计力学、波粒子对偶和薛定谔方程、自由和束缚粒子、准低维结构量子阱、线、点、低维系统的能带结构、量子限制、2D、1D 和 0D 结构中的态密度、异质结构和带隙工程、调制掺杂、应变层结构纳米级 MOSFET CMOS 技术的挑战、高 k 电介质和栅极堆栈、未来互连。MOSFET 作为数字开关、传播延迟、动态和静态功率耗散摩尔定律、晶体管缩放、恒定场缩放理论、恒定电压缩放、广义缩放、短沟道效应、反向短沟道效应、窄宽度效应、亚阈值传导泄漏、亚阈值斜率、漏极诱导势垒降低、栅极诱导漏极泄漏。
超大规模集成电路中单电子能量损失的快速仿真分析方法
工业界广泛使用晶体管仿真工具（如TCAD、SPICE）来模拟单粒子效应（SEE）。然而由于实际设计中物理参数的变化，例如粒子的性质、线性能量传输和电路特性等，都会对最终的模拟精度产生很大的影响，这将大大增加大规模电路晶体管级仿真工作流程的复杂性和成本。因此，提出了一种新的SEE仿真方案，以提供一种快速、经济高效的方法来评估和比较大规模电路在辐射粒子效应下的性能。在本文中，我们结合晶体管和硬件描述语言（HDL）仿真的优点，并提出了准确的SEE数字误差模型，用于大规模电路中的高速误差分析。实验结果表明，所提出的方案能够处理40多种不同电路的SEE模拟，这些电路的尺寸从100个晶体管到100 k个晶体管不等。
EC 536 VLSI制造和集成电路的测试
1技术和过程技术的选择BJT，CMOS和BICMOS集成电路，硅技术与GAAS。2个材料特性。3相图和固体溶解度。4晶体生长。 5热氧化。 6扩散（1）。 7扩散（2）。 +第7周评估 +中期考试。 8离子植入。 9蚀刻和清洁。 10种现代印刷技术。 11外延和化学蒸气沉积（CVD）。 12金属化。 +第12周考试13过程集成（CMOS和BJT）。 14测试程序和测试模式，测试流程图，计划和策略。 15故障诊断和模拟，测试设备。 s t u d e n t g r a d i n g＆a s s s s s s s s s s s s s s s m n t4晶体生长。5热氧化。 6扩散（1）。 7扩散（2）。 +第7周评估 +中期考试。 8离子植入。 9蚀刻和清洁。 10种现代印刷技术。 11外延和化学蒸气沉积（CVD）。 12金属化。 +第12周考试13过程集成（CMOS和BJT）。 14测试程序和测试模式，测试流程图，计划和策略。 15故障诊断和模拟，测试设备。 s t u d e n t g r a d i n g＆a s s s s s s s s s s s s s s s m n t5热氧化。6扩散（1）。 7扩散（2）。 +第7周评估 +中期考试。 8离子植入。 9蚀刻和清洁。 10种现代印刷技术。 11外延和化学蒸气沉积（CVD）。 12金属化。 +第12周考试13过程集成（CMOS和BJT）。 14测试程序和测试模式，测试流程图，计划和策略。 15故障诊断和模拟，测试设备。 s t u d e n t g r a d i n g＆a s s s s s s s s s s s s s s s m n t6扩散（1）。7扩散（2）。+第7周评估 +中期考试。8离子植入。9蚀刻和清洁。10种现代印刷技术。11外延和化学蒸气沉积（CVD）。12金属化。+第12周考试13过程集成（CMOS和BJT）。14测试程序和测试模式，测试流程图，计划和策略。15故障诊断和模拟，测试设备。s t u d e n t g r a d i n g＆a s s s s s s s s s s s s s s s m n t
技术硕士（ICT）VLSI 和嵌入式系统
超大规模集成 (VLSI) 是一个领域，其中我们看到数百万个晶体管嵌入到单个芯片中，该领域始于 20 世纪 80 年代初。VLSI 技术因其高封装密度、高速度和低功耗而变得更加流行。嵌入式系统是一个使用 VLSI 技术构建特定应用系统并满足用户要求的领域。 VLSI 和嵌入式系统已在航空航天、农业、汽车、消费电子、生物医学、模拟和数字 IC 等各个领域开辟了道路。根据 Handel Jones 博士提供的统计数据，国际商业战略 (IBS) (2015) 表明，到 2025 年，全球 VLSI/半导体市场规模将达到 6000 亿美元左右。该收入主要来自物联网 (IoT) 半导体硬件和传感器市场，约贡献 1100 亿美元，半导体代工、DRAM、闪存市场合计贡献约 2400 亿美元。同样，全球嵌入式系统市场预计到 2025 年将达到 1000 亿美元。因此，VLSI 和嵌入式系统在未来几年将发挥重要作用，提供最好的就业机会之一。
课程结构和教学大纲M.Tech ece vlsi，...
（选修I）单元I引入纳米材料和纳米技术，纳米结构的特征，纳米材料和技术的应用。nano尺寸材料0d，1d，2d结构 - 尺寸效应 - 表面原子的一部分 - 特异性表面能量和表面应力 - 对晶格参数的影响 - 状态的声子密度 - 可用于合成纳米结构的一般方法 - 降压 - 反应性 - 反应性 - 热热/溶解度热方法 - 用于量表的方法 - 适用于这种方法 - 适用于这种方法 - 适用于量表的方法。纳米材料，分类，零维纳米材料，一维纳米材料，二维纳米材料，三维纳米材料的II单元基本面。低维纳米材料及其应用，合成，性质和低维碳相关纳米材料的应用。III单元微观和纳米光刻技术，新兴应用介绍微电动机械系统（MEMS），MEMS的优势和挑战，制造技术，表面微加工，散装微机械，成型。纳米语音简介。第四单元引入，CNTS的合成 - 弧 - 释放，激光燃料，催化生长，CNT的生长机制 - 多壁纳米管的生长机制，CNT的单壁纳米管，CNT的单层纳米管，在完美的Nano Tubes中电气传输，应用于案例研究。CNT的合成和应用。单元V铁电材料，涂料，分子电子和纳米电子，生物和环境，基于膜的应用，基于聚合物的应用。教科书：
EC-701：VLSI 设计
百万个晶体管（1994 年）、奔腾：310 万个晶体管（1994 年）、DEC Alpha：1000 万个晶体管（1995 年）-900 万个 SRAM、奔腾 IV（2001 年）：4200 万个晶体管、酷睿 i7-8700K：约 30 亿个