サシカント・マニパトゥルニ
サシカント・マニパトゥルニ
生まれる1984年（41～42歳）
母校コーネル大学、ETHチューリッヒ、IITデリー、インド科学研究所、ジャワハル・ナヴォダヤ・ヴィディヤラヤ
知られているCMOSを超えて磁気電気スピン軌道シリコンフォトニクススピントロニクスインメモリ処理量子材料人工知能
受賞歴IEEE/ACM Young Innovator Award、[ 1 ] National Academy of Engineering Frontiers award、[ 2 ] SRC Mahboob Khan Award [ 3 ]
科学者としてのキャリア
機関インテルゼネラル・エレクトリック研究所コーネル大学スイス連邦工科大学チューリッヒ校 インド科学研究所天文学・天体物理学大学間センター
論文シリコンナノフォトニック相互接続のスケーリング：シリコン電気光学変調器、スローライトおよび光機械デバイス （2010）
博士課程の指導教員ミハル・リプソンアレクサンダー・ガエタ
その他の学術アドバイザーアジョイ・ガタク・マンフレッド・モラリ クリストファー・J・ハーディケレン・バーグマン

サシカント・マニパトルニは、 CMOSを超えるエネルギー効率の高いコンピューティング、スピントロニクス、シリコンフォトニクスの分野での研究で知られる、インド系アメリカ人のコンピュータ科学者で発明家です。彼は、マルチフェロイックスとスピン軌道結合を組み合わせて超低スイッチングエネルギーを実現する実験的なCMOSロジック技術であるMESO磁気電気スピン軌道デバイスを提案したIntelの2018年のNature論文の主著者です。彼の研究は、 Berkeley News、[ 5 ] Physics World、[ 6 ] Natureの研究コミュニティ[ 7 ] The Register [ 8 ] [ 9 ]などの独立系科学メディアや、Nature、 [ 10 ] Reviews of Modern Physics、[ 11 ]の専門家による査読済み研究レビューで取り上げられており、MESOは従来のトランジスタスケーリングを超える潜在的な道筋であると説明されています。マニパトルニは、シリコンフォトニクス、スピントロニクス、量子材料の発展に貢献しました。[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]

マニパトルニは、電気光学変調器[ 17 ] [ 18 ] 共振器オプトメカニクス[ 19 ] [ 20 ] ナノフォトニクスと光相互接続[ 21 ] [ 22 ] スピントロニクス[ 23 ] [ 24 ] およびムーアの法則の拡張のための新しいロジックデバイス分野で50の研究論文と約400の特許[ 15 ] （約10000回引用[ 16 ] ）の共著者です。[ 25 ] [ 26 ]彼の研究は、 Nature、Nature Physics、Nature communications、Science advances 、およびPhysical Review Lettersに掲載されています。

幼少期と教育

マニパトゥルニはジャワハル・ナヴォダヤ・ヴィディヤラヤで学校教育を修了した。[ 27 ]その後、2005年にインド工科大学デリー校で電気工学と物理学の学士号を取得し、同校から銀メダルを授与されて卒業した。[ 28 ]また、インド科学研究所のキショア・ヴァイギャニク・プロツァハン・ヨジャナ[ 29 ]の下での研究を修了し、天文学と天体物理学のための大学間センターで働き、最適制御[ 30 ]の研究も修了した。

研究のインパクト

独立系メディアはMESOの可能性を強調した。Physics World誌はこれを「トポロジカル材料とマルチフェロイックを組み合わせることで超低電圧ロジックスイッチングを実現する」と評した。[ 31 ] Berkeley News誌はこれを「コンピュータを半導体時代から超えるブレークスルー」と呼んだ。最近の査読済みレビューでは、MESOがCMOS以降のロジック研究の有望な方向性であるとされている。[ 32 ]ノーベル賞受賞者アルバート・フェルトがReviews of Modern Physics誌に寄稿した記事では、 MESOとその影響について大きく取り上げられており、「MESOは、不揮発性が組み込まれたフェロイック材料を活用し、フェロイック秩序パラメータのスイッチングに電流ではなく電圧を利用することで、計算の消費電力を大幅に削減すると期待されています」と述べられている。MESOは、複数の二次レビューや年間の磁気ロードマップにおいて、よりエネルギー効率の高いロジック技術として評価されている。[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ] MESOとそのサブコンポーネントは、複数の研究および博士論文プロジェクトで調査されてきました。[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ]

マニパトルニはコーネル大学で電気工学の博士号を取得し、応用工学物理学を副専攻とした。[ 49 ]彼の論文の題名は「シリコンナノフォトニック相互接続のスケーリング：シリコン電気光学変調器、スローライト＆オプトメカニカルデバイス」であった。[ 49 ]彼の論文指導教官はコーネル大学のミハル・リプソンとアレクサンダー・ガエタであった。彼は、Michal Lipson、Alexander Gaeta、Keren Bergman、Ramamoorthy Ramesh、Lane W. Martin、Naresh Shanbhag、[ 50 ] Jian-Ping Wang、[ 51 ] Paul McEuen、Christopher J. Hardy、Felix Casanova、[ 52 ] Ehsan Afshari、Alyssa Apsel、Jacob T. Robinson、[ 53 ] fr:Manuel Bibesらと、凝縮物質物理学、電子工学とデバイス、フォトニクス、回路理論、人工知能分野のコンピューターアーキテクチャとハードウェアにわたる学術研究の共著者である。

マニパトルニの博士論文は、シリコン光子部品で駆動する単一の物理光チャネル上で電気光変調速度を1GHz [ 54 ]から12.5Gbit/s [ 55 ] 、 18Gbit/s [ 56 ]、50Gbit/s [ 57 ]へと段階的に拡大することにより、当時黎明期にあったシリコン光子分野の発展に焦点を当てていた。光用途におけるシリコンの重要性は次のように理解できる。現代の集積回路技術のほぼ95%は、大型単結晶ウェハの使用とインタフェース品質の並外れた制御により半導体デバイス製造において高い生産性を誇るシリコンベースの半導体に基づいている。しかし、光子集積回路は依然として主にIII-V族化合物半導体材料とII-VI族半導体化合物材料を使用して製造されており、そのエンジニアリングはシリコン業界より数十年遅れている（年間生産されるウェハとデバイスの数で判断）。シリコン電気光学変調器は、シリコンが光信号のオン/オフを切り替える材料として使用できることを示すことにより、電子産業向けに開発された高品質のエンジニアリングをフォトニクス/光学産業に採用することを可能にします。これは、シリコン電気光学研究者が使用する基本的な議論です。[ 58 ]この研究は、2005年から2010年にかけて、Intel [ 59 ] 、 IBM [ 60 ]、Luxtera [ 61 ]などの主要な産業界の研究グループで密接に並行して行われ、産業界は学術研究機関で開発されたさまざまな方法を採用し、改良しました。Manipatruniの研究は、前置増幅とバックツーバック接続された注入モードデバイスを介して自由キャリアの注入を設計することにより、高速変調を実現する自由キャリア注入変調器（キャリア空乏変調器とは対照的に）の開発が実際に可能であることを示しまし[ 62 ] 。

表面電子顕微鏡で撮影したシリコンマイクロリング変調器

コロンビア大学のケレン・バーグマンとの共同研究により、マイクロリング変調器の研究は、シリコンベースの注入モード電気光学変調器を利用したシリコンフォトニクスの長距離利用における数々の初の成果の実証につながりました。これには、シリコンマイクロリング変調器を使用した長距離伝送の初の実証[ 63 ]マイクロリング変調 BPSK の初のエラーフリー伝送、[ 64 ]シリコンマイクロリング共振器電気光学変調器を使用した 12.5 Gb/s データの 80 km 長距離伝送の初の実証、[ 65 ]フォトニックネットワークオンチップを可能にする 12.5 Gb/s シリコン変調器の初の実験的ビットエラー率検証[ 66 ]が含まれます。これらの学術的成果は、シスコ、[ 67 ]インテル[ 68 ]

コンピューティングと医療画像処理への応用

マニパトルニ、リプソン、そしてインテルの共同研究者[ 69 ]は、オンダイ通信リンクの帯域幅、線帯域幅密度（帯域幅／断面積）、および面積帯域幅密度（帯域幅／面積）を満たすためにシリコンマイクロリング変調器の使用を必要とするロードマップを策定しました。当初は熱的に不安定であると考えられていましたが[ 70 ] 、 2020年代初頭までに、マイクロリング変調器はインテル[ 71 ] [ 72 ] Ayar Labs [ 73 ] 、世界中のファウンドリ[ 74 ]、そして様々な光インターコネクトの用途でコンピューティングニーズに広く採用されるようになりました。

Esわ私tchおpt私c1つのlL私nけ>ℏω。Vrece私ve。Cd.10L∗α/10/（ηLηDηMηCe）+（VメートルΘΔ。T）/（（dn/dρ）（dT/dn））+（2/B）PtあなたneΔλ+ESD∗（B/（2Fclocけ））{\displaystyle E_{switch_{O}ptical_{L}ink}>\hbar \omega .V_{receive}.C_{d}.10^{L*\alpha /10}/(\eta _{L}\eta _{D}\eta _{M}\eta _{C}e)+(V_{m}\Theta \Delta .T)/((dn/d\rho )(dT/dn))+(2/B)P_{tune}\Delta \lambda +E_{SD}*(B/(2F_{clock}))}

光放射圧を用いた機械振動の同期

オンダイ光リンクの最適エネルギーは次のように表されます[ 69 ]。ここで、は最適な検出器電圧（ビットエラー率を維持）、検出器容量、は変調器の駆動電圧、は安定化される光共振器の電気光学体積、屈折率はキャリア濃度によって変化し、屈折率の変化に対するデバイスの分光感度は光透過率の変化、Bはリンクの帯域幅、Ptuneは共振器を動作状態に保つための電力、Bはシリアル化されるデータのF周波数におけるリンクの帯域幅です。 Vrece私ve{\displaystyle V_{receive}}Cd{\displaystyle C_{d}}Vメートル{\displaystyle V_{m}}Θ、dn/dρ、dT/dn{\displaystyle \Theta ,dn/d\rho ,dT/dn}Δ。T{\displaystyle \Delta .T}

マニパトルニとクリストファー・J・ハーディは、ゼネラル・エレクトリック社のGEグローバル・リサーチ施設で研究を行っていた際、磁気共鳴画像装置に統合光子リンクを適用し、信号収集コイルを介してMRI装置からの信号収集率を向上させました[ 75 ]。MRI信号の光変換の使用[ 76 ]により、MRIシステム内の信号収集アレイを大幅に向上させることができ、信号スループットの向上、画像収集時間の短縮、そして画像撮影時間の短縮によるコイルの重量とMRI画像撮影コストの全体的な削減が可能になります[ 77 ] 。

共振器光学機械工学と光放射圧

マニパトルニは2009年に、古典的な電磁気領域で磁気アイソレータを使わずに、光放射圧がマイクロキャビティ光機械において非相反性をもたらすという最初の観察を提唱した[ 78 ] [ 20 ] 。古典的なニュートン光学では、 [ 79 ] [ 80 ]、光線は特定の光学媒体の組み合わせを通過できる必要があると理解されていた。しかし、可動媒体内の光の運動量を考慮に入れると、これはすべての場合に当てはまるわけではない。この研究[ 78 ] [ 20 ]では、相互性の破れ（つまり、前方および後方に移動する光に対する媒体の特性が破られること）は、質量が小さく、機械的損失が低く、閉じ込め時間が長いため光が大きく増幅されるため、マイクロスケールの光機械システムでは観測可能であると提唱された。

その後の研究では、時間変調や共振器内のパラメトリック効果など、多くのナノフォトニクス条件で相互性の破れが実証されている。[ 81 ] [ 82 ] [ 83 ] [ 84 ] [ 85 ] [ 86 ]マニパトルニとリプソンはまた、シリコンフォトニクスの新デバイスを光同期[ 87 ] [ 19 ]や光非線形性を利用した非古典的な光線の生成に応用している。[ 88 ] [ 89 ]

メモリとスピントロニクスデバイス

回路内の2つのノードがコンダクタンス分岐で接続された概念図：a) 通常回路においてスカラーコンダクタンスで接続された2つのノード。b) スピン回路においてスピンコンダクタンスで接続された2つのノード。c) スピンカレントが3次元空間を流れる際のスピンカレントテンソルの概念図。d) 回路の分岐によって方向が示される場合、スピンカレントテンソルはスピンカレントベクトルに簡約されます。スピン回路内の電流と電圧は、スカラー電流/電圧量とベクトルスピン電流/電圧量の両方を含む4つの成分ベクトルです。回路の線形性は、接続分岐が4×4のスピンコンダクタンス行列で記述されることを意味します。

マニパトルニは、シリコンベースのトランジスタの既存の限界を超える計算ノード用の論理計算デバイスの開発を目指してスピントロニクスの研究に取り組んだ。彼は、スピンベースの電流と電圧にベクトル回路理論[ 90 ]を用いた拡張修正ノード解析を開発した。これにより、業界で広く使用されているVLSI設計内でスピンコンポーネントを使用できるようになった。[ 91 ] [ 92 ]回路モデリングは、Supriyo Datta [ 94 ] [ 95 ]とGerrit EW Bauer [ 96 ]による理論的研究[ 93 ]に基づいている。マニパトルニのスピン回路モデルは、スピン論理回路[ 97 ] [ 98 ] [ 99 ]スピン相互接続[ 100 ]ドメインウォール相互接続[ 101 ]ベンチマークロジック[ 102 ]およびスピンと磁気回路を利用したメモリデバイス[ 103 ] [ 104 ]の開発に広く応用されている。

2011年に、ロバート・バーマン[ 105 ] 、ダニエル・ラルフ[ 106 ]、イオアン・ミロン[ 107 ]による重金属のスピン・ホール効果とスピン軌道相互作用の発見を利用して、第6周期元素遷移金属[ 108 ] [ 107 ]において、マニパトルニは、現代の半導体プロセス技術における埋め込み型スタティック・ランダム・アクセス・メモリの増大する困難に対処するため、現代のフィン電界効果トランジスタ [ 111 ] と組み合わせた統合型スピン・ホール効果メモリ[ 109 ]（後に、スピン流生成のインターフェースとバルク成分の複雑な相互作用を理解するために、スピン軌道メモリと名付けられた[ 110 ] ）を提案した。SRAMの代替としてのSOT-MRAMは、重要な研究開発を促進し、さまざまなファウンドリで22 nmプロセスと14 nmプロセスでフィン電界効果トランジスタと組み合わせたSOT-MRAMの実証に成功した。[ 112 ] [ 113 ] [ 114 ]

ジャンピン・ワンと協力して、[ 115 ]マニパトルニと協力者は、4番目の元素強磁性体の証拠を示すことができました。[ 116 ] [ 117 ] [ 118 ]室温で元素の形で強磁性体が存在することは稀であるため、それほど稀ではない元素を使用することで、電気自動車用の永久磁石駆動システムの採用に役立つ可能性があります。

計算論理デバイスと量子材料

2016年に、マニパトルニと共同研究者は、2nmプロセス 以降の利用に向けたロジックデバイスの中核となる基準を特定することにより、新しいロジックデバイス開発に対するいくつかの変更を提案した。[ 25 ]電圧スケーリングの減速、[ 119 ] [ 120 ]リソグラフィノードのスケーリングとウェーハ当たりのコストの増加およびファブの複雑さによって証明されるように、ムーアの法則の継続的な減速は、2000年から2010年の時代に存在したムーアの法則が、それほど積極的ではないスケーリングパラダイムに変わったことを示している。

2 nmノードを超えるロジック向けの統合コンピューティングフレームワーク

マニパトルニは[ 25 ]、スピントロニクスとマルチフェロイックシステムがアトジュール級の論理ゲートを実現するコンピューティングの有力候補であり、それによってトランジスタのスケーリングにおけるムーアの法則の継続を可能にすると提唱した。しかし、コンピューティングの材料の焦点を酸化物やトポロジカル材料へと移行するには、エネルギー、確率性、複雑性に対処する包括的なアプローチが必要である。

計算量子材料のマニパトルニ・ニコノフ・ヤング性能指数は、「室温でデバイスを切り替えるためのエネルギー」と「真空エネルギーと比較した材料の熱力学的安定性のエネルギー（ここでは、材料の強誘電分極や磁化などの秩序パラメータの反転）」の比として定義されます。 Esわ私tch私nグラム{\displaystyle E_{スイッチング}}E（±θ）{\displaystyle E(\pm \theta )}±θ{\displaystyle \pm \theta }

λ＝Esわ私tch私nグラム/E（±θ）{\displaystyle \lambda =E_{switching}/E(\pm \theta )}

この比率は強誘電体材料にとって普遍的に最適であり、MOSトランジスタやBJTなどのスピントロニクスおよびCMOSスイッチング素子と比較しても優れています。このフレームワーク（SIAの10年計画[ 121 ]で採用）は、物理的スケーリング（デバイスのエネルギーと密度の物理的改善）、数学的スケーリング（デバイスが熱力学的限界にスケーリングされたときに高いエラー率を可能にする情報理論的改善の使用）、および複雑性スケーリング（個別のメモリとロジックユニットからAIベースのアーキテクチャに移行するアーキテクチャスケーリング）を使用する統合コンピューティングフレームワークを記述します。シャノンに触発されたコンピューティングを組み合わせることで、高度にスケーリングされたデバイスに固有の物理的な確率的エラーを情報理論的手法によって軽減することができます。[ 122 ] [ 123 ]

イアン・A・ヤング、ニコノフ、マニパトルニは、量子材料における計算デバイスに関する10の未解決問題を列挙しています。これらの問題はその後、数多くの研究で解決され、CMOSを超える将来のコンピュータ技術に向けた様々なデバイス特性の改善につながっています。論理におけるマイルストーンおよび課題として挙げられている主要な問題は以下の通りです。

磁気/強誘電体/マルチフェロイックスイッチングの問題

  1. 100 k B Tの安定性と 1 aJ ~ 6.25 eV ~ 240 kT のエネルギーで、1,000 nm 3の体積内で磁気/マルチフェロイック (MF) 状態を切り替えるにはどうすればよいでしょうか。
  2. スケールサイズにおける磁石/FE/MFの磁電/強誘電体（FE/MF）スイッチングに関わるタイムスケールはどれくらいですか？強磁性体のラーモア歳差運動のタイムスケールを克服するにはどうすればよいでしょうか？
  3. スケーリングされた磁石/分極スイッチを低い確率誤差で切り替えるにはどうすればよいでしょうか？スケーリングされたFE/MEスイッチングにおけるスイッチング誤差や疲労を支配する基本的なメカニズムは何ですか？
  4. 実用的な磁気電気スイッチング（例えば、マルチフェロイックFE/反強磁性体（AFM）＋FM、常誘電体/AFM＋FM、圧電体＋磁歪）のための適切な材料／秩序パラメータの組み合わせは何ですか？磁気／マルチフェロイック／強誘電体検出の問題点
  5. 100 mVを超える高い読み出し電圧で磁石／強誘電体の状態を検出するにはどうすればよいでしょうか？スピンガルバニック効果／エーデルシュタイン効果などの逆スピン軌道効果において、高抵抗でλIREE > 10 nmを達成するにはどうすればよいでしょうか？
  6. 磁石の状態のスピン軌道検出におけるスケーリング依存性とは何か？スピン軌道効果を用いて垂直磁石の状態を検出するには？相互接続と複雑性の問題
  7. 磁性体/電界効果トランジスタの状態を、スケーリングされたワイヤサイズ（幅30nm未満、ピッチ60nm未満）上で長距離伝送するにはどうすればよいでしょうか？特に、非磁性導体におけるスピン拡散相互接続と、磁性相互接続におけるマグノン相互接続をどのように改善すればよいでしょうか？
  8. スピントロニック/マルチフェロイック状態をフォトニック状態に変換する方法（およびその逆）により、非常に長距離の相互接続（> 100 μm）67 を可能にするにはどうすればよいでしょうか。
  9. CMOSのバックエンドは、誘電体によって分離された複数の金属配線層で構成されています。これらの層の間にロジックデバイスを形成するには、アモルファス層と機能性材料を成長させるためのテンプレートが必要です。CMOSチップのバックエンドに磁性材料/FE/MF材料をどのように統合すればよいのでしょうか50,68？
  10. コンピューティング アーキテクチャで実用的な熱力学的条件に近い状態で動作する確率的スイッチ (スピン/FE) をどのように活用するのでしょうか。
  11. コンピュータアーキテクチャにおいてスピン/FEデバイスで実現可能な極限のスケーリング（サイズ、ロジック効率、3次元統合）を活用して、チップあたり100億個のスイッチを実現する方法18,19

磁気電気スピン軌道論理は、この手法を用いて磁気電気効果とスピン軌道効果を結合した新しい論理コンポーネントを設計するものです。CMOSと比較して、MESO回路はスイッチングに必要なエネルギーが少なく、動作電圧が低く、集積密度が高くなる可能性があります。[ 26 ]

受賞歴

選定された出版物と特許

  • Manipatruni, Sasikanth; Nikonov, Dmitri E.; Lin, Chia-Ching; Gosavi, Tanay A.; Liu, Huichu; Prasad, Bhagwati; Huang, Yen-Lin; Bonturim, Everton; Ramamoorthy Ramesh ; Young, Ian A. (2018-12-03). 「スケーラブルなエネルギー効率の高い磁気電気スピン軌道論理」. Nature . 565 (7737): 35–42. doi :10.1038/s41586-018-0770-2. ISSN  0028-0836
  • マニパトルニ, S., ニコノフ, DE, ヤング, IA, 2018. スピンと分極によるCMOSコンピューティングの限界を超えて. Nature Physics, 14(4), pp. 338–343
  • Manipatruni, S., Nikonov, DE, Young, IA, 2014. 高密度磁気メモリのための巨大スピンホール効果スイッチングのエネルギー遅延特性. Applied Physics Express, 7(10), p. 103001.
  • Manipatruni, S., Nikonov, DE, Young, IA, 2012.「スピントロニクス集積回路のモデリングと設計」IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 59(12), pp. 2801–2814.
  • Pham, VT, Groen, I., Manipatruni, S., Choi, WY, Nikonov, DE, Sagasta, E., Lin, CC, Gosavi, TA, Marty, A., Hueso, LE, Young, IA, 2020. スケーリングされた強磁性/重金属ナノ構造におけるスピン軌道磁気状態の読み出し. Nature Electronics, 3(6), pp. 309–315.
  • Chen, Z., Chen, Z., Kuo, CY, Tang, Y., Dedon, LR, Li, Q., Zhang, L., Klewe, C., Huang, YL, Prasad, B. および Farhan, A., 2018. マルチフェロイックBiFeO 3薄膜における極性および磁気秩序の複雑な歪み進化. Nature Communications, 9(1), pp. 1–9.
  • Xu, Q., Manipatruni, S., Schmidt, B., Shakya, J., Lipson, M., 2007.「12.5 Gbit/sキャリア注入型シリコンマイクロリング変調器」Optics Express, 15(2), pp. 430–436.
  • Manipatruni, S., Nikonov, DE, Lin, CC, Prasad, B., Huang, YL, Damodaran, AR, Chen, Z., Ramesh, R. and Young, IA, 2018.「強磁性体-マルチフェロイック系における一方向異方性の電圧制御」Science advances, 4(11), p.eaat4229.
  • Zhang, M., Wiederhecker, GS, Manipatruni, S., Barnard, A., McEuen, P. and Lipson, M., 2012.「光を用いたマイクロメカニカル発振器の同期」Physical Review Letters, 109(23), p. 233906.
  • Manipatruni, S., Robinson, JT, Lipson, M., 2009.「オプトメカニカル構造における光学的非相反性」Physical Review Letters, 102(21), p. 213903.
  • Fang, MYS, Manipatruni, S., Wierzynski, C., Khosrowshahi, A. and DeWeese, MR, 2019. コンポーネントの不正確さを考慮した光ニューラルネットワークの設計. Optics Express, 27(10), pp. 14009–14029.
  • Chen, L., Preston, K., Manipatruni, S., Lipson, M., 2009.「マイクロメートルスケールの変調器と検出器を備えた統合型GHzシリコンフォトニックインターコネクト」Optics Express, 17(17), pp. 15248–15256.
  • Dutt, A., Luke, K., Manipatruni, S., Gaeta, AL, Nussenzveig, P. and Lipson, M., 2015.「オンチップ光スクイージング」Physical Review Applied, 3(4), p. 044005.

AIとインメモリコンピューティング

  • Korgaonkar, K., Bhati, I., Liu, H., Gaur, J., Manipatruni, S., Subramoney, S., Karnik, T., Swanson, S., Young, I. and Wang, H., 2018年6月. SRAMベースの最終レベルキャッシュの代替として不揮発性メモリを使用する場合の密度トレードオフ. 2018 ACM/IEEE 第45回年次国際コンピュータアーキテクチャシンポジウム (ISCA) (pp. 315–327). IEEE.
  • インメモリ計算機能を提供するパイプライン回路アーキテクチャ、US20190057050A1 [ 127 ]
  • インメモリ計算機能を備えた低同期専用アクセラレータ、US20190056885A1 [ 128 ]
  • インメモリアナログニューラルキャッシュ、US20190057304A1、[ 129 ]

参照

参考文献

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