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Optimizing hardware-software co-design based on non-ideality in memristor crossbars for in-memory computing

Science China(Information Sciences) 2025年

作者： Pinfeng JIANG danzhe song Menghua HUANG Fan YANG Letian WANG Pan LIU Xiangshui MIAO Xingsheng WANG School of Integrated Circuits Huazhong University of Science and Technology Hubei Yangtze Memory Labs

The memristor crossbar, with its exceptionally high storage density and parallelism, enables efficient vector matrix multiplication (VMM), significantly improving data throughput and computational efficiency. However, its analog computing is vulnerable to issues like IR-drop, device-to-device (D2D) variation, and stuck-at-fault (SAF), leading to a substantial decrease in the inference accuracy of neural networks deployed on crossbars. This work presents a hardware-software co-design approach tailored to deal with memristor crossbar non-ideality. We introduce an end-to-end functional array simulator (FAST) for precise and ultra fast end-to-end training, mapping, and evaluation of neural networks on the memristor crossbar. Utilizing the sparsity of the memristor crossbar coefficient matrix, it achieves simulation with low storage and computational resource requirements,dynamically selecting the optimal solution to complete the process. It can also precisely simulate the impact of non-ideal effects such as IR-drop, retention, variation, SAF, and AD/DA precision. Using FAST, we assess memristor crossbar matrix operations under non-ideal conditions, identifying the max throughput and the most energy-efficient crossbar configurations. Additionally,we propose a comparator-based activation function modulation (CAFM) scheme and its corresponding hardware architecture with programmable activation function circuits to address the IR-drop issue, enabling low power and area overheads, resulting in the recovery of neural network accuracy by 54%or more. This is validated within FAST, demonstrating the success of our hardware-software optimization co-design.

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运用模糊综合指数法评价汉江洋县断面水质状况

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陕西水利 2023年第12期 68-70,73页

作者：蒋丹哲惠妍宋英鸿汉中水文水资源勘测中心陕西汉中723000 咸阳水文水资源勘测中心陕西咸阳712000

汉江洋县断面为国家重点水质监测站,监测频次为12次/a,水功能区控制目标为Ⅱ类。选取汉中市汉江干流洋县水质监测断面2017年~2021年近5年的水质监测数据,应用模糊综合指数法(FCIM)评价洋县断面的水质变化状况,重点选取六种主要污染指标... 详细信息

汉江洋县断面为国家重点水质监测站,监测频次为12次/a,水功能区控制目标为Ⅱ类。选取汉中市汉江干流洋县水质监测断面2017年~2021年近5年的水质监测数据,应用模糊综合指数法(FCIM)评价洋县断面的水质变化状况,重点选取六种主要污染指标的年平均值进行水质评价,同时对DO值评价进行方法修正,并和综合指数法、内梅罗污染指数法结果进行对比,结果表明汉江洋县断面年均水质稳定,符合水功能区水质目标,且模糊综合指数法评价更为全面客观。

关键词：汉江模糊综合指数法(FCIM) 水质目标

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三种水质评价方法运用于嘉陵江汉中段水质分析对比

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陕西水利 2024年第1期 95-97,103页

作者：宋英鸿吴来奇蒋丹哲汉中水文水资源勘测中心陕西汉中723000

采用单因子评价法、综合水质标识指数法、灰色聚类法三种水质分析方法 ,对2022年1月~12月嘉陵江汉中段主干断面水质状况进行分析。根据三种分析方法的评价结果 ,对比分析可得:单因子评价法,简单易行,并且对评价结果要求更严格;综合水质... 详细信息

采用单因子评价法、综合水质标识指数法、灰色聚类法三种水质分析方法 ,对2022年1月~12月嘉陵江汉中段主干断面水质状况进行分析。根据三种分析方法的评价结果 ,对比分析可得:单因子评价法,简单易行,并且对评价结果要求更严格;综合水质标识指数法更适用于污染程度大的水质分析;灰色聚类法适用于同一水质类别的水质状况优劣程度的对比分析。

关键词：水质分析单因子评价法综合水质标识指数法灰色聚类法

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