现场可编程二极管内存中的可重构计算

数据生成设备和传感器的激增彻底改变了以数据为中心的处理方式。 为了实现内存计算 (CIM) 操作，以数据为中心的处理需要在设备级别进行创新。 CIM 架构中针对不同基本数据操作的性能和灵活性之间相互矛盾的权衡是一个关键挑战。 我们在这里展示了一种无晶体管 CIM，它允许在厚度小于 50 nm 的氮化铝钪铁电二极管 (FeD) 上进行存储、神经网络和搜索操作。 我们的电路设计和设备以可扩展的方式直接集成到硅微处理器上。 通过利用 FeD 的现场可编程性、非易失性和非线性，当 p 时，搜索操作使用 0.12 mm2 的单元足迹进行演示。

来源和详细信息：
https://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/acs.nanolett.2c03169