NVM के साथ जीवनकाल विश्वसनीयता-जागरूक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग

विषय सूची

1. परिचय

गैर-वाष्पशील मेमोरी (NVM) के साथ न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग मशीन लर्निंग हार्डवेयर में एक प्रतिमान परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करती है, जो स्पाइक-आधारित गणनाओं के लिए प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करती है। हालांकि, फेज-चेंज मेमोरी (PCM) जैसे NVM को संचालित करने के लिए आवश्यक उच्च वोल्टेज CMOS न्यूरॉन सर्किट में उम्र बढ़ने को तेज करते हैं, जिससे न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की दीर्घकालिक विश्वसनीयता खतरे में पड़ जाती है।

यह कार्य न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम में जीवनकाल विश्वसनीयता की महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करता है, जो नेगेटिव बायस टेम्परेचर इंस्टेबिलिटी (NBTI) और टाइम-डिपेंडेंट डाइइलेक्ट्रिक ब्रेकडाउन (TDDB) जैसे विफलता तंत्रों पर केंद्रित है। हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे सिस्टम-स्तरीय डिजाइन निर्णय, विशेष रूप से आवधिक विश्राम तकनीकें, अत्याधुनिक मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण विश्वसनीयता-प्रदर्शन समन्वय बना सकते हैं।

2. क्रॉसबार की विश्वसनीयता का मॉडलिंग

2.1 न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में NBTI मुद्दे

नकारात्मक पूर्वाग्रह तापमान अस्थिरता (NBTI) तब होती है जब सकारात्मक आवेश न्यूरॉन सर्किट में CMOS उपकरणों के गेट के नीचे ऑक्साइड-अर्धचालक सीमा पर फंस जाते हैं। यह घटना ड्रेन करंट और ट्रांसकंडक्टेंस में कमी, साथ ही ऑफ करंट और थ्रेशोल्ड वोल्टेज में वृद्धि के रूप में प्रकट होती है।

NBTI के कारण CMOS उपकरण का जीवनकाल मीन टाइम टू फेल्योर (MTTF) का उपयोग करके मात्रात्मक किया जाता है:

$MTTF_{NBTI} = A \cdot V^{\gamma} \cdot e^{\frac{E_a}{KT}}$

जहां $A$ और $\gamma$ सामग्री-संबंधित स्थिरांक हैं, $E_a$ सक्रियण ऊर्जा है, $K$ बोल्ट्जमैन स्थिरांक है, $T$ तापमान है, और $V$ ओवरड्राइव गेट वोल्टेज है।

2.2 TDDB विफलता तंत्र

समय-निर्भर ढांकता विदार (TDDB) एक और महत्वपूर्ण विश्वसनीयता चिंता का प्रतिनिधित्व करता है जहां गेट ऑक्साइड विद्युत तनाव के कारण समय के साथ टूट जाता है। न्यूरोमॉर्फिक क्रॉसबार में, TDDB NVM संचालन के लिए आवश्यक उच्च विद्युत क्षेत्रों द्वारा तेज हो जाता है।

TDDB जीवनकाल मॉडल इस प्रकार है:

$MTTF_{TDDB} = \tau_0 \cdot e^{\frac{G}{E_{ox}}}$

जहां $\tau_0$ एक सामग्री स्थिरांक है, $G$ फील्ड एक्सीलरेशन पैरामीटर है, और $E_{ox}$ ऑक्साइड के पार विद्युत क्षेत्र है।

2.3 संयुक्त विश्वसनीयता मॉडल

न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की समग्र विश्वसनीयता NBTI और TDDB दोनों विफलता तंत्रों पर विचार करती है। संयुक्त विफलता दर इस प्रकार है:

$\lambda_{total} = \lambda_{NBTI} + \lambda_{TDDB} = \frac{1}{MTTF_{NBTI}} + \frac{1}{MTTF_{TDDB}}$

3. प्रायोगिक पद्धति

हमारा प्रायोगिक ढांचा PCM-आधारित सिनैप्टिक क्रॉसबार के साथ एक संशोधित DYNAP-SE न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर का उपयोग करके जीवनकाल विश्वसनीयता का मूल्यांकन करता है। हमने वास्तविक कार्यभार के तहत विश्वसनीयता प्रभावों का आकलन करने के लिए MNIST अंक वर्गीकरण और बोले गए अंक पहचान सहित कई मशीन लर्निंग बेंचमार्क लागू किए।

प्रायोगिक सेटअप में शामिल हैं:

• न्यूरॉन सर्किट के लिए 28nm CMOS प्रौद्योगिकी नोड
• 1.8V रीड वोल्टेज के साथ PCM सिनैप्टिक उपकरण
• 25°C से 85°C तक तापमान निगरानी
• परिवर्तनशील ड्यूटी साइकिल के साथ तनाव-पुनर्प्राप्ति चक्रण

4. परिणाम और विश्लेषण

4.1 विश्वसनीयता-प्रदर्शन समन्वय

हमारे परिणाम सिस्टम विश्वसनीयता और कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन के बीच एक मौलिक समन्वय प्रदर्शित करते हैं। उच्च वोल्टेज पर निरंतर संचालन अधिकतम थ्रूपुट प्रदान करता है लेकिन जीवनकाल विश्वसनीयता को गंभीर रूप से समझौता करता है। आवधिक विश्राम अवधि का परिचय स्वीकार्य प्रदर्शन स्तरों को बनाए रखते हुए MTTF में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

4.2 आवधिक विश्राम का प्रभाव

30% ड्यूटी साइकिल के साथ एक स्टॉप-एंड-गो कंप्यूटिंग दृष्टिकोण लागू करने से निरंतर संचालन की तुलना में MTTF में 3.2x सुधार दिखाया, MNIST कार्यों के लिए वर्गीकरण सटीकता में केवल 15% कमी के साथ। यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं के साथ विश्वसनीयता चिंताओं को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है।

5. तकनीकी कार्यान्वयन

5.1 गणितीय सूत्रीकरण

विश्वसनीयता-जागरूक शेड्यूलिंग एल्गोरिदम कम्प्यूटेशन थ्रूपुट और सर्किट एजिंग के बीच समन्वय को अनुकूलित करता है। अनुकूलन समस्या को इस प्रकार तैयार किया जा सकता है:

$\max_{D} \quad \alpha \cdot Throughput(D) + \beta \cdot MTTF(D)$

$subject \ to: \quad D \in [0,1]$

जहां $D$ ड्यूटी साइकिल है, $\alpha$ और $\beta$ प्रदर्शन और विश्वसनीयता उद्देश्यों के लिए भारण कारक हैं।

5.2 कोड कार्यान्वयन

नीचे विश्वसनीयता-जागरूक शेड्यूलर का एक सरलीकृत स्यूडोकोड कार्यान्वयन है:

class ReliabilityAwareScheduler:
    def __init__(self, max_voltage=1.8, min_voltage=1.2):
        self.max_v = max_voltage
        self.min_v = min_voltage
        self.stress_time = 0
        
    def schedule_operation(self, computation_task, reliability_target):
        """विश्वसनीयता बाधाओं के साथ कम्प्यूटेशन शेड्यूल करें"""
        
        # विश्वसनीयता लक्ष्य के आधार पर इष्टतम ड्यूटी साइकिल की गणना करें
        duty_cycle = self.calculate_optimal_duty_cycle(reliability_target)
        
        # स्टॉप-एंड-गो कम्प्यूटेशन निष्पादित करें
        while computation_task.has_work():
            # उच्च-वोल्टेज कम्प्यूटेशन चरण
            self.apply_voltage(self.max_v)
            computation_time = duty_cycle * self.time_quantum
            self.execute_computation(computation_task, computation_time)
            self.stress_time += computation_time
            
            # निम्न-वोल्टेज पुनर्प्राप्ति चरण
            self.apply_voltage(self.min_v)
            recovery_time = (1 - duty_cycle) * self.time_quantum
            time.sleep(recovery_time)
            
    def calculate_optimal_duty_cycle(self, reliability_target):
        """विश्वसनीयता आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए ड्यूटी साइकिल की गणना करें"""
        # अनुकूलन एल्गोरिदम का कार्यान्वयन
        # NBTI और TDDB मॉडल पर विचार करते हुए
        return optimized_duty_cycle

6. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएं

विश्वसनीयता-जागरूक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग दृष्टिकोण का एज AI सिस्टम, स्वायत्त वाहनों और IoT उपकरणों के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है, जहां दीर्घकालिक परिचालन विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है। भविष्य के शोध दिशाओं में शामिल हैं:

• अनुकूली विश्वसनीयता प्रबंधन: रीयल-टाइम एजिंग निगरानी के आधार पर परिचालन मापदंडों का गतिशील समायोजन
• बहु-स्तरीय मॉडलिंग: डिवाइस-स्तरीय विश्वसनीयता मॉडल का सिस्टम-स्तरीय प्रदर्शन अनुकूलन के साथ एकीकरण
• उभरती NVM प्रौद्योगिकियां: ReRAM और MRAM जैसी नवीन मेमोरी प्रौद्योगिकियों में विश्वसनीयता विशेषताओं का अन्वेषण
• विश्वसनीयता के लिए मशीन लर्निंग: उम्र बढ़ने के प्रभावों की भविष्यवाणी और कम करने के लिए AI तकनीकों का उपयोग

जैसे-जैसे न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में व्यापक अपनाने की ओर बढ़ रही है, विश्वसनीयता-जागरूक डिजाइन पद्धतियां तेजी से आवश्यक होती जाएंगी। इन तकनीकों का इन-मेमोरी कंप्यूटिंग और अनुमानित कंप्यूटिंग जैसी उभरती कंप्यूटिंग प्रतिमानों के साथ एकीकरण भविष्य के शोध के लिए रोमांचक अवसर प्रस्तुत करता है।

7. संदर्भ

1. M. Davies et al., "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning," IEEE Micro, 2018
2. P. A. Merolla et al., "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface," Science, 2014
3. S. K. Esser et al., "Convolutional networks for fast, energy-efficient neuromorphic computing," PNAS, 2016
4. G. W. Burr et al., "Neuromorphic computing using non-volatile memory," Advances in Physics: X, 2017
5. J. Zhu et al., "Reliability Evaluation and Modeling of Neuromorphic Computing Systems," IEEE Transactions on Computers, 2020
6. International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS), "Emerging Research Devices," 2015
7. Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, "Deep learning," Nature, 2015