基于反向编程策略的高并行高精度RRAM存算一体芯片

来源：电子与信息学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：谢力凡, 卫松涛, 姚鹏, 伍冬, 唐建石, 钱鹤, 高滨, 吴华强

单位：1.清华大学集成电路学院，北京信息科学与技术国家研究中心 北京 1000842.清华大学北京信息科学与技术国家研究中心 北京 100084

摘要：推理大模型等人工智能的发展需要高能效、高算力芯片阻变随机存取存储器(RRAM)存算一体技术可以克服传统架构的“存储墙”瓶颈，大幅降低数据搬移的开销，实现高速、低功耗智能计算。当前，RRAM存算一体技术缺乏适配计算的高速、高精度编程方法，传统编程策略面临单器件校验耗时长以及电路非理想因素带来的精度损失挑战。为了提升RRAM高并行度模拟存算一体(CIM)的编程速度并提高权重编程精度，本文提出一种新型系统化编程策略：利用双向矩阵向量乘法(MVM)检测映射故障，并引入基于权重冗余行的原位偏移补偿方案，以高效校准不同通道的偏移。基于上述策略，制备了包含640×256子阵列与双通道ADC的RRAM存算一体芯片。在4位输入、4位权重、8位输出的配置下，该宏单元实现了编程延迟降低4倍，且在全并行MVM计算中取得0.64%的最低均方根(RMS)误差，提出的编程方法在图像识别任务中将识别准确率分别提升了4.7%和4.8%。

关键词：RRAM, 存算一体编程策略, 反向计算

基金资助：智能电网重大专项2030(2024ZD0803400)，国家自然科学基金(62422405, 92164302)