Simulation of Memristor Crossbar Structure on GPU Platform
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,548
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_319
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Memristive devices have gained significant research attention lately because of their unique properties and wide application spectrum. In particular, memristor-based resistiverandom access memory (RRAM) offers the high density, low power, and low volatility required for next-generation nonvolatile memory. Nowadays, despite significant advances inhardware technology, in the case of massively parallel systems still new computational architectures are required. Simulation oflarge quantity of memristors in the crossbar structure is a known challenge encountering these barriers. Using graphic processingunits (GPU) as a low-cost and high-performance computing platform is an efficient preferred approach to this problem. Inthis paper, we demonstrate an RRAM simulator that runs on a single GPU. The GPU-RRAM model (running on an NVIDIA GT325M with 1GB of memory) is up to 50 times faster than a CPU version. Besides a limitation on simulation of the memristor in the crossbar structure has been seen when more than 10 thousand of them are simulated but GPU can simulate more than one hundred million ones
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Bavandpour
Artificial Creatures Lab, Electrical Engineering School, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Saeed Bagheri Shouraki
Artificial Creatures Lab, Electrical Engineering School, Sharif University of Technology, Tehran, Iran,
Hamid Soleimani
Electrical Engineering Department, Razi University, Kermanshah, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :