Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Sensing of Spintronic Memories Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Sensing of Resistive RAM

verfasst von : Qing Yang, Bonan Yan, Hai Li

Erschienen in: Sensing of Non-Volatile Memory Demystified

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Resistive random-access memory (ReRAM) is a promising non-volatile memory with the configurability of resistance programmed by pulse voltage or current. ReRAM can be used for memory and computation. In this chapter, we will start with these applications and design components for ReRAM. As the sensing schemes dominate the performance, the ReRAM sensing designs in storage and processing-in-memory (PIM) applications will be explained in detail.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Sensing of Spintronic Memories
Nächstes Kapitel Sensing in Ferroelectric Memories and Flip-Flops
Literatur
1.
Song L, Qian X, Li H, Chen Y (2017) PipeLayer: a pipelined ReRAM-based accelerator for deep learning. In: High performance computer architecture (HPCA), 2017 IEEE International Symposium on, pp 541–552. IEEE
2.
Shafiee A, Nag A, Muralimanohar N, Balasubramonian R, Strachan JP, Hu M, Williams RS, Srikumar V (2016) ISAAC: a convolutional neural network accelerator with in-situ analog arithmetic in crossbars. In: Proceedings of the 43rd international symposium on computer architecture, pp 14–26. IEEE Press
3.
Chi P, Li S, Xu C, Zhang T, Zhao J, Liu Y, Wang Y, Xie Y (2016) Prime: a novel processing-in-memory architecture for neural network computation in ReRAM-based main memory. In: Proceedings of the 43rd international symposium on computer architecture, pp 27–39. IEEE Press
4.
5.
Liu C, Yan B, Yang C, Song L, Li Z, Liu B, Chen Y, Li H, Wu Q, Jiang H (2015) A spiking neuromorphic design with resistive crossbar. In: Design automation conference (DAC), 2015 52nd ACM/EDAC/IEEE, pp 1–6. IEEE
6.
Jiang H, Zhu W, Luo F, Bai K, Liu C, Zhang X, Joshua Yang J, Xia Q, Chen Y, Wu Q (2016) Cyclical sensing integrate-and-fire circuit for memristor array based neuromorphic computing. In: circuits and systems (ISCAS), 2016 IEEE international symposium on, pp 930–933. IEEE
7.
Chua L (1971) Memristor-the missing circuit element. IEEE Trans Circuit Theory 18(5):507–519CrossRef
8.
Strukov DB, Snider GS, Stewart DR, Williams RS (2008) The missing memristor found. Nature 453(7191):80–83
9.
Zhang L, Chen Z, Joshua Yang J, Wysocki B, McDonald N, Chen Y (2013) A compact modeling of TiO2-TiO2–x memristor. Appl Phys Lett 102(15):153503
10.
Chang M-F, Wu J-J, Chien T-F, Liu Y-C, Yang T-C, Shen W-C, King Y-C et al (2015) Low VDDmin swing-sample-and-couple sense amplifier and energy-efficient self-boost-write-termination scheme for embedded ReRAM macros against resistance and switch-time variations. IEEE J Solid-State Circuits 50(11):2786–2795CrossRef
11.
Lo C-P, Lin W-Z, Lin W-Y, Lin H-T, Yang T-H, Chiang Y-N, King Y-C et al (2017) Embedded 2 Mb ReRAM macro with 2.6 ns read access time using dynamic-trip-point-mismatch sampling current-mode sense amplifier for IoE applications. In: VLSI circuits, 2017 symposium on, pp C164–C165. IEEE
12.
Chang Meng-Fan, Sheu Shyh-Shyuan, Lin Ku-Feng, Che-Wei Wu, Kuo Chia-Chen, Chiu Pi-Feng, Yang Yih-Shan et al (2013) A high-speed 7.2-ns read-write random access 4-Mb embedded resistive RAM (ReRAM) macro using process-variation-tolerant current-mode read schemes. IEEE J Solid-State Circuits 48(3):878–891CrossRef
13.
Sheu S-S, Chang M-F, Lin K-F, Wu C-W, Chen Y-S, Chiu P-F, Kuo C-C et al (2011) A 4 Mb embedded SLC resistive-RAM macro with 7.2 ns read-write random-access time and 160 ns MLC-access capability. In: Solid-state circuits conference digest of technical papers (ISSCC), 2011, IEEE International, pp 200–202. IEEE
14.
Han X, Jia Q, Sun H, Wang L, Wu H, Cai Y, Zhang F et al (2017) A 0.13 μm 64 Mb HfO x ReRAM using configurable ramped voltage write and low read-disturb sensing techniques for reliability improvement. In: Custom integrated circuits conference (CICC), 2017 IEEE, pp 1–4. IEEE
Metadaten
Titel
Sensing of Resistive RAM
verfasst von
Qing Yang
Bonan Yan
Hai Li
Copyright-Jahr
2019
Buch
Sensing of Non-Volatile Memory Demystified

Print ISBN: 978-3-319-97345-6

Electronic ISBN: 978-3-319-97347-0

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-97347-0_2

Neuer Inhalt

    Bildnachweise