MDM: Manhattan-Distanz-Mapping verbessert Memristor-Crossbar-Leistung

Die neue Methode Manhattan Distance Mapping (MDM) optimiert die Platzierung aktiver Memristoren in bit-sliced Compute‑in‑Memory (CIM) Crossbars. Durch die gezielte Umordnung der Zeilen nach Manhattan‑Entfernung werden aktive Zellen in Bereiche verlagert, die weniger von parasitischer Widerstand (PR) betroffen sind. Das Ergebnis ist ein deutlich reduzierter Nicht‑Idealitätsfaktor (NF) und eine höhere Genauigkeit bei analogen DNN‑Berechnungen.

MDM nutzt die bit‑level‑strukturierte Sparsity von DNN‑Gewichtsmatrizen. Aktivierungen werden aus der dichter besetzten, niedrigwertigen Seite gelesen und die Zeilen so neu angeordnet, dass die aktiven Memristoren in PR‑schützte Regionen gelangen. Auf ImageNet‑1k‑Modellen konnte die Technik den NF um bis zu 46 % senken und die Genauigkeit von ResNet‑Architekturen im Durchschnitt um 3,6 % steigern.

Durch die Reduktion von PR‑Einflüssen ermöglicht MDM die Skalierung von CIM‑DNN‑Beschleunigern ohne die Notwendigkeit vieler kleiner Crossbars. Gleichzeitig verringert es die Zahl der analogen‑zu‑digitalen Konvertierungen, die Latenz, den I/O‑Druck und die Chipfläche. MDM stellt damit einen leichten, räumlich informierten Ansatz dar, um die Effizienz von Memristor‑basierten In‑Memory‑Rechnern nachhaltig zu erhöhen.