Modelling of vertical and ferroelectric junctionless technology for efficient 3D neural network compute cube dedicated to embedded artificial intelligence (Invited)

Autor: C. Maneux, C. Mukherjee, M. Deng, M. Dubourg, L. Reveil, G. Bordea, A. Lecestre, G. Larrieu, J. Trommer, E.T. Breyer, S. Slesazeck, T. Mikolajick, O. Baumgartner, M. Karner, D. Pirker, Z. Stanojevic, David Atienza, A. Levisse, G. Ansaloni, A. Poittevin, A. Bosio, D. Deleruyelle, C. Marchand, I. O'Connor

Publikováno v: 67th Annual IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM 2021)
67th Annual IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM 2021), Dec 2021, San Fransisco, United States
67th Annual IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM 2021), Dec 2021, San Fransisco, United States. ⟨10.1109/IEDM19574.2021.9720572⟩

International audience; This paper presents the set of simulation means used to develop the concept of N2C2 (neural network compute cube) based on a vertical transistor technology platform. On the basis of state-of-the-art junctionless nanowire trans

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2a1ae526447b123b541f838a5cb77150
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03408078

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.