當前，人工智能（AI）算法發(fā)展逐漸多樣化，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡，Transformer，推薦系統(tǒng)和圖卷積網(wǎng)絡等。在AI算法中，乘加運算和內容搜索是其中的兩種主要操作。在電路架構方面，存內計算（CIM）和內容可尋址存儲器（CAM）分別可有效執(zhí)行乘加運算和內容搜索操作。但目前基于SRAM/RRAM等器件實現(xiàn)CIM/CAM的硬件架構仍存在一些局限，現(xiàn)有架構難以滿足多種算法對CIM/CAM操作的不同需求。

針對以上挑戰(zhàn)，微電子所集成電路制造技術重點實驗室劉明院士/李泠研究員團隊提出了一種基于銦鉀鋅氧化物（IGZO）晶體管和CMOS混合集成的CIM/CAM可重構電路架構IG-CRM。本工作基于IGZO器件的超低漏電、長保持時間、后道工藝兼容且支持三維（3D）堆疊等優(yōu)勢，提出了4T0C和3T0C兩種存算單元電路、IGZO/CMOS 3D混合加法器樹、四種針對不同CIM/CAM需求的宏單元設計和可重構CIM/CAM架構。本工作相比CPU和GPU在速度和能效上分別有1.53×10³倍/51.9倍和1.63×10⁴倍/7.62×10³倍的提升。

上述研究成果以題為“IG-CRM: Area/Energy-Efficient IGZO-Based Circuits and Architecture Design for Reconfigurable CIM/CAM Applications”入選2024年DAC會議，微電子所博士生郭澤鈺為第一作者，微電子所岳金山助理研究員和李泠研究員為通訊作者。

圖1：基于IGZO的4T0C（左）/3T0C（右）存算單元電路

圖2：可重構IG-CRM整體架構圖