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A survey of in-spin transfer torque MRAM computing

Science China(Information Sciences) 2021年第6期64卷 30-44页

作者： Hao CAI Bo LIU Juntong CHEN Lirida NAVINER Yongliang ZHOU Zhen WANG Jun YANG National ASIC System Engineering Research Center Southeast University Laboratoire Traitement et Communication de l'Information Télécom Paris Nanjing Prochip Electronic Technology Co. Ltd.

In traditional von Neumann computing architectures, the essential transfer of data between the processor and memory hierarchies limits the computational efficiency of next-generation *** emerging in-memory computing(IMC) approach addresses this issue and facilitates the movement of significant data and rapid computations. Among the different memory types, intrinsic energy efficiency is demonstrated by in-magnetic random access memory(MRAM) computing with a low-power spintronic magnetic tunnel junction device and hybrid integration at an advanced complementary metal-oxide semiconductor node. This study reviews state-of-the-art techniques for managing IMC with an emphasis on spin-transfer torque-MRAM computing via design schemes at the bit-cell, circuit, and system levels. In addition, this study presents effective design techniques and potential challenges and demonstrates the existing limitations of in-MRAM computing and potential methods for overcoming these issues. This study also considers the design technology co-optimization from the IMC perspective.

关键词： spin-transfer torque-magnetoresistive random access memory in-memory computing magnetic tunnel junction analog computing nonvolatile memory Boolean logic neural network

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