Leak-CIM：一种利用晶体管漏电流的 PVT 鲁棒且高能效的 SRAM 存算一体宏单元

《IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems》：Leak-CIM: A PVT-Robust and Energy-Efficient SRAM Computing-in-Memory Macro Exploiting Transistor Leakage

　　二值神经网络（BNNs）能显著降低边缘推理的算术与存储开销，但反复的按位累加与访存操作仍然制约着系统的能效。本文提出了一种漏电存内计算（leak-CIM）方案，即一种基于256×64静态随机存取存储器（SRAM）的电压模式CIM宏单元，它利用关态晶体管的亚阈值漏电作为超高阻抗的等效电阻器，从而实现低功耗模拟累加。与电荷共享型CIM不同，该方案在保持较宽的读位线（RBL）动态范围的同时，强烈抑制了通常限制电压模式工作的穿通电流。为补偿漏电型拉上与拉下路径的工艺、电压与温度（PVT）敏感性，漏电CIM采用了晶圆制造后的N阱偏置校准方案，以恢复其电阻平衡。布局后仿真表明，经校准的宏单元在40种全局PVT条件下的归一化均方误差均低于1.12×10?2。该宏单元采用22 nm体CMOS工艺流片，在实测工作点下最高可达1799 TOPS/W的能效和31.67 TOPS/mm2的面积能效。当把实测的ADC特性纳入BNN推理模型时，漏电CIM在MNIST上取得98.15%的准确率，在CIFAR-10上取得86.04%。