Tratamiento Antiedad en Aceleradores de Redes Neuronales Convolucionales

El efecto Negative Bias Temperature Instability (NBTI) es una de las principales amenazas para la fiabilidad de los nodos tecnológicos actuales. Este fenómeno de envejecimiento degrada la tensión umbral del transistor (Vth) a lo largo de la vida útil de un circuito digital, lo que da lugar a transistores más lentos que acaban provocando un funcionamiento defectuoso cuando el camino crítico sobrepasa el tiempo de ciclo del procesador. Los transistores más vulnerables al efecto NBTI son aquellos utilizados para implementar celdas de memoria SRAM, puesto que estas celdas se degradan continuamente. En particular, NBTI envejece los transistores PMOS cuando las celdas almacenan un valor lógico determinado durante un periodo de tiempo largo (i.e., un duty cycle largo). Este artículo se centra en la mitigación del envejecimiento en las celdas SRAM on-chip utilizadas en aceleradores de redes neuronales convolucionales (CNN) y presenta dos contribuciones principales. En primer lugar, cuantificamos el envejecimiento inducido por algunas redes CNN actuales con un estudio de caracterización de los duty cycles en cada celda que almacena activaciones. Basándonos en los resultados de este estudio, proponemos una técnica microarquitectónica novedosa, Gated-CNN, que garantiza una degradación uniforme de cada celda. Para ello, Gated-CNN se basa en mecanismos de power-gating y rotación de direcciones adaptadas a la demanda y localidad de memoria que presentan las redes CNN, así como a la organización y gestión de la memoria propia de los aceleradores CNN. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con un diseño convencional, la reducción media de la degradación de Vth es de un 46 %.