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[20a-M206-4] ReRAMデバイスとSNNアルゴリズムにより最適化されたイベントベースビジョンセンサーのための小面積CiM
キーワード:スパイキングニューラルネットワーク
エッジAIのイベントベースビジョンセンサ(EVS)のために、多値ReRAMとスパイクニューラルネットワーク(SNN)アルゴリズムにより最適化されたコンパクトなCiM(Computation in Memory)を提案する。提案するSNNは、ランダムな重みを採用することで、学習中の頻繁な重み更新をなくし、ReRAMエラーを低下させる。EVSジェスチャーデータセットに対する認識精度は94.7%を達成した。ReRAMセルエラー解析により、2ビット保護、0.1%エラーで90.1%の精度を達成した。ReRAMデバイスとSNNアルゴリズムの協調最適化により、提案するエラー耐性の高いヘテロジニアス多値ReRAM CiMは、必要なReRAMセル数を75%削減することができる。