MIMEC

Memristive In-Memory-Computing: Strahlungsharte Speicher für Computer im All

Partner

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Prof. Dietmar Fey

Prof. Dietmar Fey

Rechnerarchitektur, FAU Erlangen-Nürnberg

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Prof. Amelie Hagelauer

Prof. Amelie Hagelauer

Lehrst. f. Mikro- und Nanosystemtechnik, TU München

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Dr.-Ing. Marc Reichenbach

Dr.-Ing. Marc Reichenbach

Fachgebiet Technische Informatik, BTU Cottbus-Senftenberg

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Prof. Christian Wenger

Prof. Christian Wenger

IHP Microelectronics GmbH, Frankfurt (Oder)

Outcome

Technology-Aware Drift Resilience Analysis of RRAM Crossbar Array Configurations

Daniel Reiser, Marc Reichenbach, Tommaso Rizzi, Andrea Baroni, Markus Fritscher, Christian Wenger, Cristian Zambelli, Davide Bertozzi

21st IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS), 26-28 June 2023

DOI: 10.1109/NEWCAS57931.2023.10198076

A RRAM Characterization System with Flexible Readout Operations using an Integrating ADC

Ruolan Jia, Stefan Pechmann, Andrea Baroni, Christian Wenger, Amelie Hagelauer

18th International Conference on Ph.D Research in Microelectronics and Electronics, PRIME 2023, Valencia, 18.-21.06.2023

DOI: 10.1109/PRIME58259.2023.10161880

An RRAM-based building block for reprogrammable non-uniform sampling ADCs

Abhinav Vishwakarma, Markus Fritscher, Amelie Hagelauer, Marc Reichenbach

IT - Information Technology, Volume 65, Issue 1-2, 4 May 2023

DOI: 10.1515/itit-2023-0021

Exploring Process-Voltage-Temperature Variations Impact on 4T1R Multiplexers for Energy-aware Resistive RAM-based FPGAs

Tommaso Rizzi; Andrea Baroni; Artem Glukhov; Davide Bertozzi; Christian Wenger; Daniele Ielmini; Cristian Zambelli

2022 IEEE International Integrated Reliability Workshop (IIRW), 09-14 October 2022, South Lake Tahoe, CA, US

DOI: 10.1109/IIRW56459.2022.10032753

Comparative Analysis and Optimization of the SystemC-AMS Analog Simulation Efficiency of Resistive Crossbar Arrays

T. Rizzi, E. Pérez-Bosch Quesada, Ch. Wenger, C. Zambelli, D. Bertozzi

36th Conference on Design of Circuits and Integrated Systems (DCIS 2021), Vila do Conde, November 24 - 26, 2021, Portugal

DOI: 10.1109/DCIS53048.2021.9666193

Mitigating the Effects of RRAM Process Variation on the Accuracy of Artifical Neural Networks

Fritscher, J. Knödtel, M. Mallah, S. Pechmann, E. Perez-Bosch Quesada, T. Rizzi, Ch. Wenger, M. Reichenbach

21st International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling and Simulation (SAMOS 2021), Pythagorion, July 04 - 08, 2021, Greece

DOI: 10.1007/978-3-031-04580-6_27

Brain-based Inspiration: Towards Neuromorphic Computing with Memristive Devices

Ch. Wenger, M.K. Mahadevaiah, T. Rizzi, E. Perez-Bosch Quesada, E. Perez

10th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER 2021), online, May 04 - 06, 2021, Germany

Projektbeschreibung

Mikroelektronische Schaltungen, die in Raumfahrtanwendungen eingesetzt werden, müssen widerstandsfähig gegen Strahlungseinflüsse sein. Das Konzept des Internet-of-Space (IoS) wird zukünftig den Internetzugang in ländlichen Regionen unterstützen. Um dieses Konzept zu realisieren, ist es entscheidend, strahlungsharte Elektronikchips in die Umlaufbahn zu bringen, wo sie zuverlässig arbeiten müssen.

Memristive Bauelemente eignen sich für solche Aufgaben, da die elektrischen Schalteigenschaften auf Ionen statt auf Elektronen basieren. Neben ihren Schalteigenschaften in Bezug auf die Strahlungshärte sind RRAMs auch nichtflüchtige Speicher (NVM). Um die höchste Zuverlässigkeit der verwendeten CMOS-Elektronik im Weltraum oder in anderen mit terrestrischer Strahlung kontaminierten Umgebungen zu erreichen, ist es empfehlenswert, den Inhalt des gesamten Computersystems in einem sicheren Backup-Speicher zu speichern. Für diese Art von Backup-System sind RRAMs aufgrund ihrer Strahlungshärte und der Nichtflüchtigkeit der in den Speicherzellen gespeicherten Daten im Falle eines Stromausfalls hilfreich. Nichtflüchtige Speicherprozessoren, bestehend aus RRAMs, sind deshalb für IoS-Anwendungen attraktiv.

In diesem Projekt wollen wir einen Schritt weiter gehen und einen Teil der Verarbeitungslast in den RRAM-Speicher im Sinne eines In-Memory-Computing-Konzepts verschieben. Die In-Memory-Operationen werden in den strahlungsharten Sense-Verstärkern eines RRAM-Arrays durch Signalauswertung und direkte Integration von memristiven RRAM-Zellen in einem Schritt durchgeführt. Um die Funktionalität der strahlungsharten Systemarchitektur zu überprüfen, setzen wir auf intensive Simulationsarbeit. In der Simulationsumgebung wird ein neues Modell für memristive Bauelemente zur Untersuchung der gesamten strahlungsharten Systemarchitektur unter Verwendung von In-Memory-Computing zur Fehlererkennung eingesetzt.

Der Schwerpunkt dieses Projektantrages liegt auf der Erforschung neuer technologischer Ideen. Der strahlungsharte Speicher-Ansatz mit einem neuen nichtflüchtigen Speicherkonzept, dem so genannten RRAM, ist der Kern dieses Ansatzes. Um dieses Ziel erfolgreich zu erreichen, setzen wir auf diesen hochinnovativen Technologieansatz, der neuartige Internet-of-Space-Anwendungen ermöglicht.

Weitere Projektmitarbeitende

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Emilio Perez-Bosch Quesada

Emilio Perez-Bosch Quesada

IHP Microelectronics GmbH, Frankfurt (Oder)

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Marcus Fritscher

Marcus Fritscher

IHP Microelectronics GmbH, Frankfurt (Oder)

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Ruolan Jia

Ruolan Jia

Lehrst. f. Mikro- und Nanosystemtechnik, TU München

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Stefan Pechmann

Stefan Pechmann

Lehrst. f. Mikro- und Nanosystemtechnik, TU München

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Daniel Reiser

Daniel Reiser

Fachbereich Technische Informatik, BTU Cottbus-Senftenberg

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Tommaso Rizzi

Tommaso Rizzi

IHP Microelectronics GmbH, Frankfurt (Oder)