基于新兴非易失存储器件（Emerging nonvolatile memory, eNVM）的存内计算（Processing in memory, PIM）加速器，其计算受到eNVM单元本身编程波动性现象的影响以及ADC转换开销的限制。现有工作多采用以计算单元（Operation unit，OU）为粒度进行计算来解决这些问题。

然而我们的测试表明，以OU为粒度计算受到互连线寄生电阻（Parasitic wire resistance）带来的严重的电压降（IR drop）影响。这个影响导致在基于eNVM加速器上进行的计算，其计算准确率下降高达40%。同时测试表明，以OU为粒度进行计算，其受到的IR drop影响具有OU差异性，而现有工作多针对整个阵列的IR drop问题进行缓解，未考虑到OU之间的IR drop差异性，因此在缓解OU为粒度计算的IR drop问题时，现有工作需要频繁调节补偿模块以适应OU之间的IR drop差异性，不可避免地引入更大开销。除此以外，部分IR drop补偿工作具有应用局限性。

图1 以OU为粒度计算，理想情况与IR drop影响下，各应用的计算准确率测试结果图

为了适应OU之间的IR drop差异性，保证补偿后的应用计算准确率相比理想情况下的应用计算准确率无明显下降的前提下，尽可能地减少补偿开销，并且适用于更多的应用计算，是本文工作的主要目标。

信息存储与光显示功能实验室博士生刘锦鹏，在童薇副教授指导下，提出了一种用于eNVM加速器的以OU为粒度的低开销IR drop补偿方法，称为ICON。该工作通过测试分析以OU为粒度计算受到IR drop影响与各部分线电阻的关系，发现IR drop影响绝大部分来自于OU之外的导线电阻，OU内部线电阻对IR drop影响的贡献较小，因此可以不用补偿OU内部线电阻的影响，从而减小外围补偿电路开销。本文从这个观察结果出发，建立以OU为粒度计算的IR drop简化模型，由模型推导出补偿公式，并且设计外围补偿电路，保证补偿结果准确性以及降低补偿电路开销；同时OU受到的IR drop影响程度与OU处在阵列中的位置、OU内部高低阻态单元比例等有关，我们将这些因素作为补偿电路的输入参数，补偿时不需要频繁调节电路来适应OU差异性，从而减小补偿电路开销；我们还将补偿电路流水化，来进一步提高补偿电路的吞吐量。