forked from neurosim/MLP_NeuroSim_V3.0
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathNeuroSim.cpp
998 lines (924 loc) · 61.1 KB
/
NeuroSim.cpp
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
/*******************************************************************************
* Copyright (c) 2015-2017
* School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University
* PI: Prof. Shimeng Yu
* All rights reserved.
*
* This source code is part of NeuroSim - a device-circuit-algorithm framework to benchmark
* neuro-inspired architectures with synaptic devices(e.g., SRAM and emerging non-volatile memory).
* Copyright of the model is maintained by the developers, and the model is distributed under
* the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Public License
* http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.
* The source code is free and you can redistribute and/or modify it
* by providing that the following conditions are met:
*
* 1) Redistributions of source code must retain the above copyright notice,
* this list of conditions and the following disclaimer.
*
* 2) Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
* this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
* and/or other materials provided with the distribution.
*
* THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND
* ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED
* WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE
* DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE
* FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL
* DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR
* SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER
* CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY,
* OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE
* OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
*
* Developer list:
* Pai-Yu Chen Email: pchen72 at asu dot edu
*
* Xiaochen Peng Email: xpeng15 at asu dot edu
********************************************************************************/
#include <cmath>
#include <iostream>
#include "NeuroSim.h"
#include "NeuroSim/constant.h"
#include "NeuroSim/formula.h"
#include "Cell.h"
#include "Param.h"
using namespace std;
extern Param *param;
// NeuroSim.cpp is the interface between the subarray and MLP
// it assigns the value from cell objects in Arrays to the Memcell objects in subarrays
// subarrays is used only for area calculation
void NeuroSimSubArrayInitialize(SubArray *& subArray, Array *array, InputParameter& inputParameter, Technology& tech, MemCell& cell) {
/* Create SubArray object and link the required global objects (not initialization) */
subArray = new SubArray(inputParameter, tech, cell);
inputParameter.deviceRoadmap = HP; // HP: high performance, LSTP: low power
inputParameter.temperature = 301; // Temperature (K)
inputParameter.processNode = param->processNode; // Technology node
tech.Initialize(inputParameter.processNode, inputParameter.deviceRoadmap);
subArray->activityRowWrite = (double)1/2; // Dynamic parameter (to be determined)
subArray->activityColWrite = (double)1/2; // Dynamic parameter (to be determined)
subArray->activityRowRead = (double)1/2; // Dynamic parameter (to be determined)
subArray->spikingMode = NONSPIKING; // NONSPIKING: input data using pulses in binary representation
if (subArray->spikingMode == SPIKING) { // SPIKING: input data using # of pulses
subArray->numReadPulse = pow(2, param->numBitInput); // use a set of pulse train to represent the input
} else {
subArray->numReadPulse = param->numBitInput;
}
subArray->numWritePulse = 8; // Dynamic parameter (to be determined)
if (DigitalNVM *temp = dynamic_cast<DigitalNVM*>(array->cell[0][0])) {
subArray->digitalModeNeuro = 1; // Use digital RRAM for Neuromorphic mode
} else {
subArray->digitalModeNeuro = 0;
}
subArray->clkFreq = param->clkFreq; // Clock frequency
subArray->numCellPerSynapse = array->numCellPerSynapse; // # of cells per synapse
subArray->numColMuxed = param->numColMuxed; // How many columns share 1 read circuit (for analog RRAM) or 1 S/A (for digital RRAM)
subArray->numWriteColMuxed = param->numWriteColMuxed; // How many columns share 1 write column decoder driver (for digital RRAM)
if (subArray->spikingMode == NONSPIKING && subArray->numReadPulse > 1) {
subArray->shiftAddEnable = true; // Need to shift & add the partial weighted sum
} else {
subArray->shiftAddEnable = false;
}
subArray->relaxArrayCellHeight = param->relaxArrayCellHeight;
subArray->relaxArrayCellWidth = param->relaxArrayCellWidth;
cell.heightInFeatureSize = (array->cell[0][0])->heightInFeatureSize; // Cell height in feature size
cell.widthInFeatureSize = (array->cell[0][0])->widthInFeatureSize; // Cell width in feature size
if (SRAM *temp = dynamic_cast<SRAM*>(array->cell[0][0])) { // SRAM
/* Transfer the cell properties from MLP simulator to NeuroSim */
cell.memCellType = Type::SRAM;
cell.widthSRAMCellNMOS = static_cast<SRAM*>(array->cell[0][0])->widthSRAMCellNMOS;
cell.widthSRAMCellPMOS = static_cast<SRAM*>(array->cell[0][0])->widthSRAMCellPMOS;
cell.widthAccessCMOS = static_cast<SRAM*>(array->cell[0][0])->widthAccessCMOS;
cell.minSenseVoltage = static_cast<SRAM*>(array->cell[0][0])->minSenseVoltage; // The minimum voltage difference for sensing
subArray->avgWeightBit = subArray->numCellPerSynapse; // Average weight for each synapse (value can range from 0 to numCellPerSynapse)
subArray->numReadCellPerOperationNeuro = (int)ceil((double)array->arrayColSize / param->numColMuxed) * subArray->numCellPerSynapse; // # of SRAM read cells in neuromorphic mode
}
else { // eNVM (RRAM, PCM, STT-MRAM)
cell.memCellType = Type::RRAM; // Type if RRAM if it is not 2T1F cell
subArray->readCircuitMode = CMOS; // CMOS implementation for integrate-and-fire neuron
subArray->maxNumIntBit = param->numBitPartialSum; // Max # bits for the integrate-and-fire neuron
if (subArray->digitalModeNeuro) {
subArray->avgWeightBit = subArray->numCellPerSynapse; // Average weight for each synapse (value can range from 0 to numCellPerSynapse)
// code added for STT-MRAM
if ( static_cast<DigitalNVM*>(array->cell[0][0])->parallelRead ==true)
{
subArray->parallelRead =true;
}
else {
subArray->parallelRead=false;
}
// code added for STT-MRAM ends
} else { //Analog mode
int maxNumLevelLTP = static_cast<AnalogNVM*>(array->cell[0][0])->maxNumLevelLTP;
int maxNumLevelLTD = static_cast<AnalogNVM*>(array->cell[0][0])->maxNumLevelLTD;
subArray->maxNumWritePulse = (maxNumLevelLTP > maxNumLevelLTD)? maxNumLevelLTP : maxNumLevelLTD;
}
cell.accessType = (static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->cmosAccess)? CMOS_access : none_access; // CMOS_access: 1T1R (pseudo-crossbar), none_access: crossbar
cell.resistanceOn = 1/static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->avgMaxConductance; // Ron resistance at Vr in the reported measurement data (need to recalculate below if considering the nonlinearity)
cell.resistanceOff = 1/static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->avgMinConductance; // Roff resistance at Vr in the reported measurement dat (need to recalculate below if considering the nonlinearity)
cell.resistanceAvg = (cell.resistanceOn + cell.resistanceOff)/2; // Average resistance (used for energy estimation)
cell.resCellAccess = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->resistanceAccess; // Access transistor resistance
cell.readVoltage = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->readVoltage; // On-chip read voltage for memory cell
double writeVoltageLTP = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->writeVoltageLTP;
double writeVoltageLTD = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->writeVoltageLTD;
cell.writeVoltage = sqrt(writeVoltageLTP * writeVoltageLTP + writeVoltageLTD * writeVoltageLTD); // Use an average value of write voltage for NeuroSim
cell.readPulseWidth = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->readPulseWidth;
double writePulseWidthLTP = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->writePulseWidthLTP;
double writePulseWidthLTD = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->writePulseWidthLTD;
cell.writePulseWidth = (writePulseWidthLTP + writePulseWidthLTD) / 2;
cell.nonlinearIV = static_cast<eNVM*>(array->cell[0][0])->nonlinearIV; // This option is to consider I-V nonlinearity in cross-point array or not
cell.nonlinearity = (cell.nonlinearIV)? 10 : 2; // This is the nonlinearity for the current ratio at Vw and Vw/2
if (cell.nonlinearIV) {
double Vr_exp = 1; // XXX: Modify this to Vr in the reported measurement data (can be different than cell.readVoltage)
// Calculation of resistance at on-chip Vr
cell.resistanceOn = NonlinearResistance(cell.resistanceOn, cell.nonlinearity, cell.writeVoltage, Vr_exp, cell.readVoltage);
cell.resistanceOff = NonlinearResistance(cell.resistanceOff, cell.nonlinearity, cell.writeVoltage, Vr_exp, cell.readVoltage);
cell.resistanceAvg = (cell.resistanceOn + cell.resistanceOff)/2; // Average resistance (for energy estimation)
}
cell.accessVoltage = 1.1; // Gate voltage for the transistor in 1T1R
}
int numRow = array->arrayRowSize; // Transfer the parameter of # of rows from the MLP simulator to NeuroSim
int numCol = array->arrayColSize * subArray->numCellPerSynapse; // Transfer the parameter of # of columns from the MLP simulator to NeuroSim (times the # of cells per synapse for SRAM)
// code added for STT-MRAM
if ( (subArray->digitalModeNeuro && subArray->parallelRead == true)) {
numCol += 1; // need reference column for parallelRead
// 1 more column for the 3T1C cell
}
// code added for STT-MRAM ends
if (param->numColMuxed > numCol) { // Set the upperbound of param->numColMuxed
param->numColMuxed = numCol;
}
cell.featureSize = array->wireWidth * 1e-9;
if(cell.featureSize <= 0) {
puts("NeuroSim does not take ideal array. Has Assigned the width to 200nm.");
cell.featureSize = 200e-9;
}
subArray->numWriteCellPerOperationNeuro = (int)ceil((double)numCol / subArray->numWriteColMuxed);
/* NeuroSim SubArray Initialization */
double unitLengthWireResistance = array->unitLengthWireResistance;
subArray->Initialize(numRow, numCol, unitLengthWireResistance);
/* Recalculate wire resistance after possible layout adjustment by NeuroSim */
array->wireResistanceRow = subArray->lengthRow / numCol * unitLengthWireResistance; // the wire resistance of each cell along row direction
array->wireResistanceCol = subArray->lengthCol / numRow * unitLengthWireResistance; // the wire resistance of each cell along column direction
/* Transfer the wire capacitances from NeuroSim to MLP simulator */
array->wireCapRow = subArray->capRow1;
array->wireCapCol = subArray->capCol;
array->wireGateCapRow = subArray->capRow2;
array->wireCapBLCol = subArray->lengthCol * 0.2e-15/1e-6; // For BL cap of digital eNVM in 1T1R
/* Transfer the write energy of SRAM cell from NeuroSim to MLP simulator */
array->writeEnergySRAMCell = subArray->cell.capSRAMCell * subArray->tech.vdd * subArray->tech.vdd * 2; // flip Q and Q_bar
}
void NeuroSimSubArrayArea(SubArray *subArray) { // calculate the area from Subarray class
subArray->CalculateArea();
}
double NeuroSimSubArrayReadLatency(SubArray *subArray) { // For 1 weighted sum task on selected columns
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
if (subArray->cell.memCellType == Type::SRAM) { // SRAM
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow1, NULL, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1); // Don't care write
subArray->precharger.CalculateLatency(1e20, subArray->capCol, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1); // Don't care write
subArray->senseAmp.CalculateLatency(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->adder.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->dff.CalculateLatency(1e20, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse); // There are numReadPulse times of shift-and-add
}
double resPullDown = CalculateOnResistance(subArray->cell.widthSRAMCellNMOS * subArray->tech.featureSize, NMOS, subArray->inputParameter.temperature, subArray->tech);
double tau = (subArray->resCellAccess + resPullDown) * (subArray->capCellAccess + subArray->capCol) + subArray->resCol * subArray->capCol / 2;
tau *= log(subArray->tech.vdd / (subArray->tech.vdd - subArray->cell.minSenseVoltage / 2)); /* one signal raises and the other drops, so cell.minSenseVoltage/2 is enough */
double gm = CalculateTransconductance(subArray->cell.widthAccessCMOS * subArray->tech.featureSize, NMOS, subArray->tech);
double beta = 1 / (resPullDown * gm);
double colRamp = 0;
subArray->colDelay = horowitz(tau, beta, subArray->wlDecoder.rampOutput, &colRamp) * subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead;
return subArray->wlDecoder.readLatency +
subArray->precharger.readLatency +
subArray->colDelay +
subArray->senseAmp.readLatency +
subArray->adder.readLatency +
subArray->dff.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
subArray->shiftAdd.readLatency;
}
else { // eNVM
if (subArray->digitalModeNeuro) { // Digital eNVM, row by row operation
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
if(subArray->parallelRead == true)
{ // for the parallel readout
//void NewSwitchMatrix::CalculateLatency(double _rampInput, double _capLoad, double _resLoad, double numRead, double numWrite) { // For simplicity, assume shift register is ideal
double capToDrive=MAX(subArray->capRow2,subArray->capRow1);
double resToDrive=subArray->resRow;
subArray->wlBlSwitchMatrix.CalculateLatency(1e20, capToDrive, resToDrive, subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1);
// only need the wl-bl decoder
double capBL = subArray->lengthCol * 0.2e-15 / 1e-6;
subArray->colDelay = 2.3 * subArray->resCol * capBL; //column delay
// the read circuit
// The input capacitance of the read circuit
double Cin_ReadCircuit = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1) + subArray->readCircuit.capTgDrain + subArray->readCircuit.capPmosGate;
// Use the maximum read current to determine the readpulsewidth
double Imax = subArray->numRow * subArray->cell.readVoltage / subArray->cell.resMemCellOn;
subArray->cell.readPulseWidth = Cin_ReadCircuit * subArray->readCircuit.voltageIntThreshold / Imax * subArray->readCircuit.maxNumIntPerCycle;
// Delay at the Mux the mux is driving the read circuit
double colRamp=0;
subArray->mux.CalculateLatency(colRamp, Cin_ReadCircuit, 1); // the drive resistance should be the input resistance of the read circuit, the cap is the cap of
// Here numColMuxed can mean how many synapses share 1 adder or how many columns share 1 S/A
int numAdder = (int)ceil(((double)subArray->numCol / subArray->numCellPerSynapse) / subArray->numColMuxed); // numCol is divisible by numCellPerSynapse
int numInput = numAdder * subArray->numCellPerSynapse; // number of input of the mux
subArray->muxDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->mux.capTgGateN * numInput, subArray->mux.capTgGateP * numInput, 1, 1);
subArray->readCircuit.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, 0, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
// two shift adders are needed. one to add
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
}
return MAX(subArray->wlBlSwitchMatrix.readLatency, subArray->muxDecoder.readLatency + subArray->mux.readLatency)+
subArray->readCircuit.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
subArray->colDelay+ // need furthercheck
subArray->shiftAdd.readLatency;
}
else {
double capBL = subArray->lengthCol * 0.2e-15 / 1e-6;
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow2, NULL, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1); // Don't care write
double colRamp = 0;
double tau = subArray->resCol * capBL / 2 * (subArray->cell.resMemCellOff + subArray->resCol / 3) / (subArray->cell.resMemCellOff + subArray->resCol);
subArray->colDelay = horowitz(tau, 0, 1e20, &colRamp);
subArray->colDelay = 2.3 * subArray->resCol * capBL;
subArray->mux.CalculateLatency(colRamp, 0, 1);
// Here numColMuxed can mean how many synapses share 1 adder or how many columns share 1 S/A
int numAdder = (int)ceil(((double)subArray->numCol / subArray->numCellPerSynapse) / subArray->numColMuxed); // numCol is divisible by numCellPerSynapse
int numInput = numAdder * subArray->numCellPerSynapse; // number of input of the mux
subArray->muxDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->mux.capTgGateN * numInput, subArray->mux.capTgGateP * numInput, 1, 1);
double capInputLoad = capBL + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1);
subArray->voltageSenseAmp.CalculateLatency(capInputLoad, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->adder.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->dff.CalculateLatency(1e20, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse); // There are numReadPulse times of shift-and-add
}
return MAX(subArray->wlDecoder.readLatency, subArray->muxDecoder.readLatency + subArray->mux.readLatency)+
subArray->voltageSenseAmp.readLatency +
subArray->adder.readLatency +
subArray->dff.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
// subArray->colDelay+
subArray->shiftAdd.readLatency;
}
} else { // Cross-point
double wlDecoderLoad = subArray->colDecoderDriver.capInvInput + subArray->colDecoderDriver.capTgGateN + subArray->colDecoderDriver.capTgGateP;
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, wlDecoderLoad, NULL, subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->wlDecoderDriver.CalculateLatency(subArray->wlDecoder.rampOutput, subArray->capRow1, subArray->capRow1, subArray->resRow, subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
double colRamp = 0;
double tau = subArray->resCol * subArray->capCol / 2 * (subArray->cell.resMemCellOff + subArray->resCol / 3) / (subArray->cell.resMemCellOff + subArray->resCol);
subArray->colDelay = horowitz(tau, 0, 1e20, &colRamp);
subArray->colDelay = 2.3 * subArray->resCol * subArray->capCol;
subArray->mux.CalculateLatency(colRamp, 0, 1);
// Here numColMuxed can mean how many synapses share 1 adder or how many columns share 1 S/A
int numAdder = (int)ceil(((double)subArray->numCol / subArray->numCellPerSynapse) / subArray->numColMuxed); // numCol is divisible by numCellPerSynapse
int numInput = numAdder * subArray->numCellPerSynapse;
subArray->muxDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->mux.capTgGateN * numInput, subArray->mux.capTgGateP*numInput, 1, 1);
double capInputLoad = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1);
subArray->voltageSenseAmp.CalculateLatency(capInputLoad, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->adder.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->dff.CalculateLatency(1e20, subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, subArray->dff.capTgDrain, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse); // There are numReadPulse times of shift-and-add
}
return MAX(subArray->wlDecoder.readLatency + subArray->wlDecoderDriver.readLatency, subArray->muxDecoder.readLatency + subArray->mux.readLatency);
subArray->voltageSenseAmp.readLatency +
subArray->adder.readLatency +
subArray->dff.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
subArray->shiftAdd.readLatency;
}
} else { // Analog eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->wlDecoderOutput.capNorInput, NULL, 1, 1); // Don't care write
subArray->wlDecoderOutput.CalculateLatency(subArray->wlDecoder.rampOutput, subArray->capRow2, subArray->resRow, 1, 1); // Don't care write
subArray->blSwitchMatrix.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow1, subArray->resRow, subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
if (subArray->readCircuit.mode == CMOS) {
// Cin is the capacitance to collect the charge
double Cin = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1) + subArray->readCircuit.capTgDrain + subArray->readCircuit.capPmosGate;
// the maximum read current
double Imax = subArray->numRow * subArray->cell.readVoltage / subArray->cell.resMemCellOn;
subArray->cell.readPulseWidth = Cin * subArray->readCircuit.voltageIntThreshold / Imax * subArray->readCircuit.maxNumIntPerCycle;
} else { // mode==OSCILLATION
double Cin = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1) + subArray->readCircuit.capInvInput;
double Rmin = subArray->cell.resMemCellOn / subArray->numRow;
double Rp = 1 / (1/Rmin + 1/subArray->readCircuit.R_OSC_OFF);
double t_rise = -Rp * Cin * log((subArray->readCircuit.Vth - subArray->readCircuit.Vrow * Rp / Rmin) / (subArray->readCircuit.Vhold - subArray->readCircuit.Vrow * Rp / Rmin));
subArray->cell.readPulseWidth = t_rise * subArray->readCircuit.maxNumIntPerCycle;
}
subArray->readCircuit.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, 0, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlDecoderOutput.readLatency +
subArray->blSwitchMatrix.readLatency +
subArray->readCircuit.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
subArray->shiftAdd.readLatency;
} else { // Cross-point
subArray->wlSwitchMatrix.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow1, subArray->resRow, subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
if (subArray->readCircuit.mode == CMOS) {
double Cin = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1) + subArray->readCircuit.capTgDrain + subArray->readCircuit.capPmosGate;
double Imax = subArray->numRow * subArray->cell.readVoltage / subArray->cell.resMemCellOn;
subArray->cell.readPulseWidth = Cin * subArray->readCircuit.voltageIntThreshold / Imax * subArray->readCircuit.maxNumIntPerCycle;
} else { // mode==OSCILLATION
double Cin = subArray->capCol + subArray->mux.capTgDrain * (2 + subArray->numColMuxed - 1) + subArray->readCircuit.capInvInput;
double Rmin = subArray->cell.resMemCellOn / subArray->numRow;
double Rp = 1 / (1/Rmin + 1/subArray->readCircuit.R_OSC_OFF);
double t_rise = -Rp * Cin * log((subArray->readCircuit.Vth - subArray->readCircuit.Vrow * Rp / Rmin) / (subArray->readCircuit.Vhold - subArray->readCircuit.Vrow * Rp / Rmin));
subArray->cell.readPulseWidth = t_rise * subArray->readCircuit.maxNumIntPerCycle;
}
subArray->readCircuit.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculateLatency(1e20, 0, subArray->numReadPulse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculateLatency(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlSwitchMatrix.readLatency +
subArray->readCircuit.readLatency +
subArray->subtractor.readLatency +
subArray->shiftAdd.readLatency;
}
}
}
}
double NeuroSimSubArrayWriteLatency(SubArray *subArray, int numWriteOperationPerRow, double sumWriteLatencyAnalogNVM) { // For 1 weight update task of whole array
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
subArray->activityRowWrite = 1;
subArray->activityColWrite = 1;
if (subArray->cell.memCellType == Type::SRAM) { // SRAM
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow1, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
subArray->precharger.CalculateLatency(1e20, subArray->capCol, 1, numWriteOperationPerRow * subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
subArray->sramWriteDriver.CalculateLatency(1e20, subArray->capCol, subArray->resCol, numWriteOperationPerRow * subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
// Write (assume the average delay of pullup and pulldown inverter in SRAM cell)
double resPull = (CalculateOnResistance(subArray->cell.widthSRAMCellNMOS * subArray->tech.featureSize, NMOS, subArray->inputParameter.temperature, subArray->tech) + CalculateOnResistance(subArray->cell.widthSRAMCellPMOS * subArray->tech.featureSize, PMOS, subArray->inputParameter.temperature, subArray->tech)) / 2; // take average
double tau = resPull * subArray->cell.capSRAMCell;
double gm = (CalculateTransconductance(subArray->cell.widthSRAMCellNMOS * subArray->tech.featureSize, NMOS, subArray->tech) + CalculateTransconductance(subArray->cell.widthSRAMCellPMOS * subArray->tech.featureSize, PMOS, subArray->tech)) / 2; // take average
double beta = 1 / (resPull * gm);
return subArray->wlDecoder.writeLatency +
subArray->precharger.writeLatency +
subArray->sramWriteDriver.writeLatency +
horowitz(tau, beta, 1e20, NULL) * numWriteOperationPerRow * subArray->numRow * subArray->activityRowWrite;
}
else { // eNVM
if (subArray->digitalModeNeuro) { // Digital eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
if(subArray->parallelRead==true) {// parallel read for digital neuron
double capToDrive=MAX(subArray->capRow2,subArray->capRow1);
double resToDrive=subArray->resRow;
subArray->wlBlSwitchMatrix.CalculateLatency(1e20, capToDrive, resToDrive, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite);
return subArray->wlBlSwitchMatrix.writeLatency;
}
else {
double capBL = subArray->lengthCol * 0.2e-15 / 1e-6;
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->capRow2, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
double colDecoderLoad = (subArray->colDecoderDriver.capInvInput + subArray->colDecoderDriver.capTgGateN * 2 + subArray->colDecoderDriver.capTgGateP) * subArray->numWriteCellPerOperationNeuro;
subArray->colDecoder.CalculateLatency(1e20, colDecoderLoad, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow); // Doesn't matter for read
if (subArray->colDecoder.rampOutput > 0) {
subArray->colDecoderDriver.CalculateLatency(subArray->colDecoder.rampOutput, subArray->capCol, capBL, subArray->resCol, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
}
else { // The case where column decoder doesn't exist
subArray->colDecoderDriver.CalculateLatency(1e20, subArray->capCol, capBL, subArray->resCol, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
}
return MAX(subArray->wlDecoder.writeLatency, subArray->colDecoder.writeLatency + subArray->colDecoderDriver.writeLatency);
}
}
else { // Cross-point
double wlDecoderLoad = subArray->colDecoderDriver.capInvInput + subArray->colDecoderDriver.capTgGateN + subArray->colDecoderDriver.capTgGateP;
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, wlDecoderLoad, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite);
subArray->wlDecoderDriver.CalculateLatency(subArray->wlDecoder.rampOutput, subArray->capRow1, subArray->capRow1, subArray->resRow, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite);
double colDecoderLoad = (subArray->colDecoderDriver.capInvInput + subArray->colDecoderDriver.capTgGateN + subArray->colDecoderDriver.capTgGateP) * subArray->numWriteCellPerOperationNeuro;
subArray->colDecoder.CalculateLatency(1e20, colDecoderLoad, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow); // Doesn't matter for read
if (subArray->colDecoder.rampOutput > 0) {
subArray->colDecoderDriver.CalculateLatency(subArray->colDecoder.rampOutput, subArray->capCol, subArray->capCol, subArray->resCol, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
} else { // The case where column decoder doesn't exist
subArray->colDecoderDriver.CalculateLatency(1e20, subArray->capCol, subArray->capCol, subArray->resCol, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite * numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
}
return MAX(subArray->wlDecoder.writeLatency + subArray->wlDecoderDriver.writeLatency, subArray->colDecoder.writeLatency + subArray->colDecoderDriver.writeLatency);
}
} else { // Analog eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
subArray->wlDecoder.CalculateLatency(1e20, subArray->wlDecoderOutput.capNorInput, NULL, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
subArray->wlDecoderOutput.CalculateLatency(subArray->wlDecoder.rampOutput, subArray->capRow2, subArray->resRow, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowWrite); // Don't care read
subArray->blSwitchMatrix.writeLatency = sumWriteLatencyAnalogNVM;
return subArray->wlDecoder.writeLatency +
subArray->wlDecoderOutput.writeLatency +
subArray->blSwitchMatrix.writeLatency;
} else { // Cross-point
subArray->wlSwitchMatrix.writeLatency = sumWriteLatencyAnalogNVM;
return subArray->wlSwitchMatrix.writeLatency;
}
}
}
}
double NeuroSimSubArrayReadEnergy(SubArray *subArray) { // For 1 weighted sum task on selected columns
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
if (subArray->cell.memCellType == Type::SRAM) { // SRAM
subArray->wlDecoder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1); // Don't care write
subArray->precharger.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, 1); // Don't care write
subArray->senseAmp.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead);
subArray->adder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
subArray->dff.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse * (subArray->adder.numBit+1));
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->precharger.readDynamicEnergy +
subArray->senseAmp.readDynamicEnergy +
subArray->adder.readDynamicEnergy +
subArray->dff.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
}
else { // eNVM
if (subArray->digitalModeNeuro) { // Digital eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
if (subArray->parallelRead == true)
{
double numReadCells = (int)ceil((double)subArray->numCol / subArray->numColMuxed);
subArray->wlBlSwitchMatrix.CalculatePower(subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->mux.CalculatePower(subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse); // Mux still consumes energy during row-by-row read
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->readCircuit.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
// Need to chack the second parameter of subtractorpower
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable)
{
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlBlSwitchMatrix.readDynamicEnergy+
subArray->slSwitchMatrix.readDynamicEnergy+
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->readCircuit.readDynamicEnergy+
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
}
else
{ // row-by-row readout
double numReadCells = (int)ceil((double)subArray->numCol / subArray->numColMuxed);
subArray->wlDecoder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->mux.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse); // Mux still consumes energy during row-by-row read
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->voltageSenseAmp.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse);
subArray->adder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, numReadCells / subArray->numCellPerSynapse);
subArray->dff.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, numReadCells / subArray->numCellPerSynapse*(subArray->adder.numBit+1)); // +1 because the adder output is 1 bit more than the input
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable)
{
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->voltageSenseAmp.readDynamicEnergy +
subArray->adder.readDynamicEnergy +
subArray->dff.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
}
} else { // Cross-point
double numReadCells = (int)ceil((double)subArray->numCol / subArray->numColMuxed);
subArray->wlDecoder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->wlDecoderDriver.CalculatePower(numReadCells, 1, subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse, 1);
subArray->mux.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse); // Mux still consumes energy during row-by-row read
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1);
subArray->voltageSenseAmp.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->activityRowRead * subArray->numReadPulse);
subArray->adder.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, numReadCells / subArray->numCellPerSynapse);
subArray->dff.CalculatePower(subArray->numRow * subArray->numReadPulse * subArray->activityRowRead, numReadCells / subArray->numCellPerSynapse*(subArray->adder.numBit+1)); // +1 because the adder output is 1 bit more than the input
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->wlDecoderDriver.readDynamicEnergy +
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->voltageSenseAmp.readDynamicEnergy +
subArray->adder.readDynamicEnergy +
subArray->dff.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
}
} else { // Analog eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
subArray->wlDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->wlDecoderOutput.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->mux.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->readCircuit.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->wlDecoderOutput.readDynamicEnergy +
subArray->blSwitchMatrix.readDynamicEnergy +
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->readCircuit.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
} else { // Cross-point
subArray->wlSwitchMatrix.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->mux.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->readCircuit.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
return subArray->wlSwitchMatrix.readDynamicEnergy +
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->readCircuit.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
}
}
}
}
double NeuroSimSubArrayWriteEnergy(SubArray *subArray, int numWriteOperationPerRow, double numWriteCellPerOperation) { // For 1 weight update task of one row
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
subArray->activityRowWrite = 1;
subArray->activityColWrite = 1;
if (subArray->cell.memCellType == Type::SRAM) { // SRAM
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care read, should be different for parallel read
subArray->precharger.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Don't care read
subArray->sramWriteDriver.CalculatePower(numWriteOperationPerRow);
return subArray->wlDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->precharger.writeDynamicEnergy +
subArray->sramWriteDriver.writeDynamicEnergy;
}
else { // eNVM
if (subArray->digitalModeNeuro) { // Digital eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
if(subArray->parallelRead==true)
{ //parallel readout
subArray->wlBlSwitchMatrix.CalculatePower(1,1);
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Don't care read
return subArray->wlBlSwitchMatrix.writeDynamicEnergy+
subArray->slSwitchMatrix.writeDynamicEnergy;
}
else
{
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->colDecoder.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Doesn't matter for read
subArray->colDecoderDriver.CalculatePower(1, numWriteCellPerOperation, 1, numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
return subArray->wlDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->colDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->colDecoderDriver.writeDynamicEnergy;
}
} else { // Cross-point
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->wlDecoderDriver.CalculatePower(1, numWriteCellPerOperation, 1, numWriteOperationPerRow);
subArray->colDecoder.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Doesn't matter for read
subArray->colDecoderDriver.CalculatePower(1, numWriteCellPerOperation, 1, numWriteOperationPerRow * 2); // Doesn't matter for read. *2 means 2-step write
return subArray->wlDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->wlDecoderDriver.writeDynamicEnergy +
subArray->colDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->colDecoderDriver.writeDynamicEnergy;
}
} else { // Analog eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
subArray->blSwitchMatrix.numWritePulse = 1; // Does not matter
subArray->slSwitchMatrix.numWritePulse = subArray->numWritePulse;
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->wlDecoderOutput.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Don't care read
return subArray->wlDecoder.writeDynamicEnergy +
subArray->wlDecoderOutput.writeDynamicEnergy +
subArray->blSwitchMatrix.writeDynamicEnergy +
subArray->slSwitchMatrix.writeDynamicEnergy;
} else { // Cross-point
subArray->wlSwitchMatrix.numWritePulse = subArray->numWritePulse;
subArray->blSwitchMatrix.numWritePulse = subArray->numWritePulse;
subArray->wlSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Don't care read
return subArray->wlSwitchMatrix.writeDynamicEnergy +
subArray->blSwitchMatrix.writeDynamicEnergy;
}
}
}
}
double NeuroSimSubArrayLeakagePower(SubArray *subArray) {
//printf("calculating the array leakage power");
if (subArray->cell.memCellType == Type::SRAM) { // SRAM
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->precharger.CalculatePower(1, 1);
subArray->sramWriteDriver.CalculatePower(1);
subArray->senseAmp.CalculatePower(1);
subArray->adder.CalculatePower(1, 1);
subArray->dff.CalculatePower(1, 1);
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1);
}
// Array leakage (assume 2 INV)
subArray->leakage += CalculateGateLeakage(INV, 1, subArray->cell.widthSRAMCellNMOS * subArray->tech.featureSize, subArray->cell.widthSRAMCellPMOS * subArray->tech.featureSize, subArray->inputParameter.temperature, subArray->tech) * subArray->tech.vdd * 2;
subArray->leakage *= subArray->numRow * subArray->numCol;
subArray->leakage += subArray->wlDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->precharger.leakage;
subArray->leakage += subArray->sramWriteDriver.leakage;
subArray->leakage += subArray->senseAmp.leakage;
subArray->leakage += subArray->adder.leakage;
subArray->leakage += subArray->dff.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
else if(subArray->cell.memCellType==Type::_2T1F){
// leakage from the 2 access transistor??
subArray->wlSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->plSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->mux.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->readCircuit.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1); // Don't care numRead
}
// width of the PMOS is 0;
// leakage power of the two access transistor of the 3T1C cell
// should use the access transistor's width
subArray->leakage += CalculateGateLeakage(INV, 1, subArray->cell.widthAccessNMOS * subArray->tech.featureSize, subArray->cell.widthAccessPMOS * subArray->tech.featureSize , subArray->inputParameter.temperature, subArray->tech) * subArray->tech.vdd * 2;
subArray->leakage *= subArray->numRow * subArray->numCol;
subArray->leakage += subArray->wlSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->blSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->slSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->plSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->readCircuit.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
else { // eNVM
if (subArray->digitalModeNeuro) { // Digital eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
if (subArray->parallelRead==true)
{
/*subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->wlDecoderOutput.CalculatePower(1,1);
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite */
subArray->wlBlSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1);
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1);
subArray->mux.CalculatePower(1);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->readCircuit.CalculatePower(1);
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1);
}
/*
subArray->leakage += subArray->wlDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->wlDecoderOutput.leakage;
subArray->leakage += subArray->blSwitchMatrix.leakage;
*/
subArray->leakage += subArray->wlBlSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->slSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->readCircuit.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
else {
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->colDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->colDecoderDriver.CalculatePower(1, 1, 1, 1);
subArray->mux.CalculatePower(1);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->voltageSenseAmp.CalculatePower(1);
subArray->adder.CalculatePower(1, 1);
subArray->dff.CalculatePower(1, 1);
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1);
}
subArray->leakage += subArray->wlDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->colDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->colDecoderDriver.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->voltageSenseAmp.leakage;
subArray->leakage += subArray->adder.leakage;
subArray->leakage += subArray->dff.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
} else { // Cross-point
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->wlDecoderDriver.CalculatePower(1, 1, 1, 1);
subArray->colDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->colDecoderDriver.CalculatePower(1, 1, 1, 1);
subArray->mux.CalculatePower(1);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1);
subArray->voltageSenseAmp.CalculatePower(1);
subArray->adder.CalculatePower(1, 1);
subArray->dff.CalculatePower(1, 1);
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1);
}
subArray->leakage += subArray->wlDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->wlDecoderDriver.leakage;
subArray->leakage += subArray->colDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->colDecoderDriver.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->voltageSenseAmp.leakage;
subArray->leakage += subArray->adder.leakage;
subArray->leakage += subArray->dff.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
} else { // Analog eNVM
if (subArray->cell.accessType == CMOS_access) { // 1T1R
subArray->wlDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->wlDecoderOutput.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->mux.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->readCircuit.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1); // Don't care numRead
}
subArray->leakage += subArray->wlDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->wlDecoderOutput.leakage;
subArray->leakage += subArray->blSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->slSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->readCircuit.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
} else { // Cross-point
subArray->wlSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->mux.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->muxDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care numRead and numWrite
subArray->readCircuit.CalculatePower(1); // Don't care numRead
subArray->subtractor.CalculatePower(1, 1);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(1); // Don't care numRead
}
subArray->leakage += subArray->wlSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->blSwitchMatrix.leakage;
subArray->leakage += subArray->mux.leakage;
subArray->leakage += subArray->muxDecoder.leakage;
subArray->leakage += subArray->readCircuit.leakage;
subArray->leakage += subArray->subtractor.leakage;
subArray->leakage += subArray->shiftAdd.leakage;
}
}
}
}
// Neuron refers to the periphery circuit
void NeuroSimNeuronInitialize(SubArray *& subArray, InputParameter& inputParameter, Technology& tech, MemCell& cell, Adder& adder, Mux& mux, RowDecoder& muxDecoder, DFF& dff, Subtractor& subtractor) {
int numAdderBit;
if (subArray->shiftAddEnable)
{ // Here we only support adder in non-spiking fashion
// numReadPulse: controls the precise of the input vectors
numAdderBit = subArray->shiftAdd.numAdderBit + 1 + subArray->shiftAdd.numReadPulse - 1;
}
else
{ //No need to use shift adder
if (cell.memCellType == Type::SRAM)
{ // SRAM
numAdderBit = subArray->adder.numBit + 1;
}
else
{ // eNVM
numAdderBit = param->numBitPartialSum;
}
}
numAdderBit = numAdderBit + 2; // Need 1 more bit for *2 in 2w'-1 of MLP algorithm, and 1 more bit for 2's complement implementation
int numAdder = (int)ceil((double)subArray->numCol/subArray->numCellPerSynapse/subArray->numColMuxed);
// Only need the MSB of adder output to determine it is positive or negative in 2's complement
dff.Initialize(subArray->numCol/subArray->numCellPerSynapse, subArray->clkFreq);
if (subArray->numColMuxed > 1) {
mux.Initialize(numAdder*param->numBitInput, subArray->numColMuxed, NULL, true); // Digital Mux
muxDecoder.Initialize(REGULAR_ROW, (int)ceil(log2(subArray->numColMuxed)), true);
adder.Initialize(numAdderBit, numAdder);
subtractor.Initialize(numAdderBit, numAdder);
} else { // No need for Mux and Mux decoder
adder.Initialize(numAdderBit, numAdder);
subtractor.Initialize(numAdderBit, numAdder);
}
}
void NeuroSimNeuronArea(SubArray *subArray, Adder& adder, Mux& mux, RowDecoder& muxDecoder, DFF& dff, Subtractor& subtractor, double *height, double *width) {
adder.CalculateArea(NULL, subArray->widthArray, NONE);
if (subArray->numColMuxed > 1) {
mux.CalculateArea(NULL, subArray->widthArray, NONE); // Digital Mux
muxDecoder.CalculateArea(mux.height * 4, NULL, NONE); // Set muxDecoder height to be 4 times (for example) mux height to avoid large muxDecoder width
}
dff.CalculateArea(NULL, subArray->widthArray, NONE);
subtractor.CalculateArea(NULL, subArray->widthArray, NONE);
*height = MAX(adder.height + mux.height + dff.height + subtractor.height, muxDecoder.height);
*width = subArray->widthArray + muxDecoder.width;
}
double NeuroSimNeuronReadLatency(SubArray *subArray, Adder& adder, Mux& mux, RowDecoder& muxDecoder, DFF& dff, Subtractor& subtractor) { // For 1 weighted sum task on selected columns
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
if (subArray->numColMuxed > 1)
{
adder.CalculateLatency(1e20, mux.capTgDrain, 1);
mux.CalculateLatency(adder.rampOutput, dff.capTgDrain, 1);
muxDecoder.CalculateLatency(1e20, mux.capTgGateN * adder.numAdder, mux.capTgGateP * adder.numAdder, 1, 1); // Don't care write
subtractor.CalculateLatency(1e20, mux.capTgDrain, 1);
}
else
{ // No need for Mux and Mux decoder
adder.CalculateLatency(1e20, dff.capTgDrain, 1);
subtractor.CalculateLatency(1e20, dff.capTgDrain, 1);
}
dff.CalculateLatency(1e20, 1);
if (subArray-> parallelRead== true)
{
return mux.readLatency + subtractor.readLatency;
}
else
{
return adder.readLatency + mux.readLatency + dff.readLatency + subtractor.readLatency;
}
}
double NeuroSimNeuronReadEnergy(SubArray *subArray, Adder& adder, Mux& mux, RowDecoder& muxDecoder, DFF& dff, Subtractor& subtractor) { // For 1 weighted sum task on selected columns
if (!param->NeuroSimDynamicPerformance) { return 0; } // Skip this function if param->NeuroSimDynamicPerformance is false
adder.CalculatePower(1, adder.numAdder);
if (subArray->numColMuxed > 1)
{
mux.CalculatePower(1);
muxDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care write
}
dff.CalculatePower(1, adder.numAdder);
subtractor.CalculatePower(1, adder.numAdder);
if(subArray->parallelRead==true)
{
return mux.readDynamicEnergy + muxDecoder.readDynamicEnergy+subtractor.readDynamicEnergy;
}
else
{
return adder.readDynamicEnergy + mux.readDynamicEnergy + muxDecoder.readDynamicEnergy + dff.readDynamicEnergy + subtractor.readDynamicEnergy;
}
}
double NeuroSimNeuronLeakagePower(SubArray *subArray, Adder& adder, Mux& mux, RowDecoder& muxDecoder, DFF& dff, Subtractor& subtractor) { // Same as NeuroSimNeuronReadEnergy
adder.CalculatePower(1, adder.numAdder);
if (subArray->numColMuxed > 1)
{
mux.CalculatePower(1);
muxDecoder.CalculatePower(1, 1); // Don't care write
}
dff.CalculatePower(1, adder.numAdder);
subtractor.CalculatePower(1, adder.numAdder);
if(subArray->parallelRead==true)
{
return mux.leakage + muxDecoder.leakage + subtractor.leakage;
}
else
{
return adder.leakage + mux.leakage + muxDecoder.leakage + dff.leakage + subtractor.leakage;
}
}
double NeuroSimNeuronTransferEnergy(SubArray *subArray, int numWriteOperationPerRow, double numWriteCellPerOperation)
{
double energyReadLSB=0, energyWriteMSB=0;
subArray->wlSwitchMatrix_LSB.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->blSwitchMatrix_LSB.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->mux.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->mux_2to1.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->muxDecoder.CalculatePower(subArray->numReadPulse, 1); // Don't care write
subArray->muxDecoder_2to1.CalculatePower(subArray->numReadPulse,1);
subArray->readCircuit.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
subArray->subtractor.CalculatePower(subArray->numReadPulse, subArray->numReadCellPerOperationNeuro / subArray->numCellPerSynapse);
if (subArray->shiftAddEnable) {
subArray->shiftAdd.CalculatePower(subArray->numReadPulse);
}
energyReadLSB = subArray->wlSwitchMatrix_LSB.readDynamicEnergy +
subArray->blSwitchMatrix_LSB.readDynamicEnergy +
subArray->mux.readDynamicEnergy +
subArray->numColMuxed*subArray->mux_2to1.readDynamicEnergy+
subArray->muxDecoder.readDynamicEnergy +
subArray->numColMuxed*subArray->muxDecoder_2to1.readDynamicEnergy+
subArray->readCircuit.readDynamicEnergy +
subArray->subtractor.readDynamicEnergy +
subArray->shiftAdd.readDynamicEnergy;
subArray->blSwitchMatrix.numWritePulse = 1; // Does not matter
subArray->slSwitchMatrix.numWritePulse = subArray->numWritePulse;
subArray->wlSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->blSwitchMatrix.CalculatePower(1, 1); // Don't care read
subArray->slSwitchMatrix.CalculatePower(1, numWriteOperationPerRow); // Don't care read
energyWriteMSB = subArray->wlSwitchMatrix.writeDynamicEnergy +
subArray->blSwitchMatrix.writeDynamicEnergy +
subArray->slSwitchMatrix.writeDynamicEnergy;
return energyReadLSB + energyWriteMSB;
}