逐列刷新写入控制器

改写减86.99%

基于列级误差累积与变化感知检测，以最少写入开销抑制RRAM存算一体中的读干扰。

Heng, Zhou · Wu, Bing · 75864254 · 75864255 · Taoming, Lei · Zezheng, Li · 77300009 · Tong, Wei · 魏学良

Journal of Systems Architecture 2026

参数信息

改写次数降低比例

86.99 %

能耗降低比例

74.15 %

改写次数降低比例（器件变异条件下）

76.81 %

能耗降低比例（器件变异条件下）

64.25 %

列错误率降低比例

21.25 %

改写次数降低比例（输入密集 Transformer）

80.86 %

改写次数降低比例（输入密集 Transformer，变异显著）

75.19 %

延迟开销

12.63 %

技术优势

改写减86.99%

ColRefresh 以列级累积误差为触发条件，只改写需要修复的列，从而大幅减少不必要的改写操作。

能耗降74.15%

由于改写次数减少，整体能耗显著下降，同时保持较低的延迟和面积开销。

抗变异不给力改写

通过记录初始列误差并在检测时滤除，避免器件变异影响改写决策，从而降低列错误率。

延迟面积都不超

延迟开销不超过12.63%，面积开销在14.42%-16.25%之间，在提供细粒度改写的同时保持硬件开销可接受。

应用场景

• RRAM存算一体芯片：内置细粒度读干扰缓解，维持芯片长时间计算精度。
• 边缘AI加速器：在资源受限的边缘端抑制读干扰，延长器件寿命。
• 低功耗嵌入式系统：低开销检测与改写，适合对功耗敏感的嵌入式场景。
• AI推理硬件：在推理过程中动态修复权重，保持模型准确率。