In this paper, we present a unified FPGA based electrical test-bench for characterizing different emerging NonVolatile Memory (NVM) chips. In particular, we present detailed electrical characterization and benchmarking of multiple commercially available, off-the-shelf, NVM chips viz.: MRAM, FeRAM, CBRAM, and ReRAM. We investigate important NVM parameters such as: (i) current consumption patterns, (ii) endurance, and (iii) error characterization. The proposed FPGA based testbench is then utilized for a Proof-of-Concept (PoC) Neural Network (NN) image classification application. Four emerging NVM chips are benchmarked against standard SRAM and Flash technology for the AI application as active weight memory during inference mode.

中文翻译：

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新兴 NVM 技术的统一表征平台：使用现成 NVM 芯片的神经网络应用基准测试

在本文中，我们提出了一个统一的基于 FPGA 的电气测试平台，用于表征不同的新兴非易失性存储器 (NVM) 芯片。特别是，我们展示了多种商用现成 NVM 芯片的详细电气特性和基准测试，即：MRAM、FeRAM、CBRAM 和 ReRAM。我们研究了重要的 NVM 参数，例如：(i) 电流消耗模式、(ii) 耐久性和 (iii) 错误特征。然后将建议的基于 FPGA 的测试平台用于概念验证 (PoC) 神经网络 (NN) 图像分类应用程序。四个新兴的 NVM 芯片针对 AI 应用的标准 SRAM 和闪存技术进行了基准测试，作为推理模式期间的主动权重存储器。