[论文解读] An Ultra-Compact Single FeFET Binary and Multi-Bit Associative Search Engine

Xunzhao Yin, Franz Müller+13 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2022

Ferroelectric and Negative Capacitance Devices被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于超紧凑1FeFET的内容可寻址存储器（CAM）阵列，支持在内存中进行汉明距离计算，实现二进制（精确与近似）及多比特关联搜索。通过在FeFET结构中集成串联电阻并采用两步传感方案，该设计实现了迄今为止最高的CAM单元密度，在通过超维计算进行基因组模式匹配时，相较于基于GPU的对齐工具，实现了89.9倍的速度提升和66.5倍的能效增益。

ABSTRACT

Content addressable memory (CAM) is widely used in associative search tasks for its highly parallel pattern matching capability. To accommodate the increasingly complex and data-intensive pattern matching tasks, it is critical to keep improving the CAM density to enhance the performance and area efficiency. In this work, we demonstrate: i) a novel ultra-compact 1FeFET CAM design that enables parallel associative search and in-memory hamming distance calculation; ii) a multi-bit CAM for exact search using the same CAM cell; iii) compact device designs that integrate the series resistor current limiter into the intrinsic FeFET structure to turn the 1FeFET1R into an effective 1FeFET cell; iv) a successful 2-step search operation and a sufficient sensing margin of the proposed binary and multi-bit 1FeFET1R CAM array with sizes of practical interests in both experiments and simulations, given the existing unoptimized FeFET device variation; v) 89.9x speedup and 66.5x energy efficiency improvement over the state-of-the art alignment tools on GPU in accelerating genome pattern matching applications through the hyperdimensional computing paradigm.

研究动机与目标

• 解决冯·诺依曼架构在数据密集型人工智能和物联网工作负载中面临的内存墙与能效低下问题。
• 克服传统CAM设计中面积效率低和器件数量多的问题，利用新兴的非易失性存储器。
• 为基因组测序和超维计算等应用，实现高密度、低功耗的关联搜索，兼具精确匹配与近似匹配能力。
• 展示一种功能完整、经实验验证的1FeFET CAM阵列，集成电流限制与两步传感机制，可在FeFET器件参数变化下实现稳健运行。

提出的方法

• 通过在FeFET中单片集成串联电阻，设计出1FeFET1R单元，以抑制导通状态电流波动，稳定器件行为。
• 实现两步搜索操作：第一步通过低阻抗路径检测匹配/不匹配状态，第二步仅在所有位均匹配时放大信号，从而实现二进制与多比特CAM功能。
• 采用格雷码ADC作为感应放大器，将ML电流转换为输出电压，直接指示汉明距离或匹配状态。
• 利用超维计算（HDC）范式，将基因组模式匹配任务映射到CAM阵列上，实现并行、内存内近似搜索与汉明距离阈值处理。
• 通过仿真与真实器件参数变化下的1FeFET1R结构实验表征，验证设计性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 集成串联电阻的单个FeFET能否实现稳定、可扩展且紧凑的CAM操作，支持精确与近似搜索？
• RQ2 两步传感方案能否可靠地区分匹配/不匹配状态，并在1FeFET CAM阵列中实现内存内汉明距离计算？
• RQ3 所提出的1FeFET CAM设计是否在面积效率与性能方面优于现有基于多器件的CAM架构？
• RQ4 1FeFET CAM阵列能否通过HDC框架有效加速真实应用场景，如基因组模式匹配？

主要发现

• 所提出的1FeFET1R结构成功将串联电阻集成于FeFET中，有效抑制电流波动，实现稳定运行，且面积开销极小。
• 即使在FeFET器件参数未优化的情况下，两步搜索操作仍能保持足够的传感裕量，仿真与实验结果均验证了其鲁棒性。
• 1FeFET CAM阵列实现了迄今报道的最高CAM单元密度，得益于单单元一器件的架构，优于2T-2RRAM与2FeFET设计。
• 该阵列支持内存内汉明距离计算以实现近似搜索，同时支持多比特搜索的精确匹配，单个单元实现双重功能。
• 在基因组模式匹配应用中，基于1FeFET CAM的HDC引擎相较于最先进的GPU工具（NVBIO/GPU-BLAST），平均实现89.9倍的速度提升和66.5倍的能效增益。