Progettazione e ottimizzazione di un circuito di controllo della pompa di carica a minima ondulazione per applicazioni di computazione analogica in memoria.

The recent exponential growth in data-centric applications, related to artificial intelligence, has highlighted the inefficiency of the traditional Von Neuman computing system. The cost of data movement in terms of time and energy has become a significant problem.  This necessitates a new approach to computational methodology, and one such approach is in-memory computing. Here, specific computational tasks are performed directly within the memory unit by exploiting the physical attributes of the memory devices and the memory array structure. Phase Change Memory (PCM), a Resistance-based non-volatile memory is gaining more interest in in-memory computing, thanks to its impressive scalability capacity and endurance. These memory storage principles are based on the resistance value that they can assume in their amorphous state or crystalline state. Programming these memories requires a supply voltage significantly higher than the one typically available. To obtain such voltage charge pump, an inductor-less DC/DC converter, is commonly used. The goal of the thesis activity is to present an optimized charge pump with output voltage regulation to minimize its ripple.  The work is structured as follows:  In the first chapter, an overview of non-volatile memories will be provided with a focus on PCMs and in-memory computing. The second chapter will analyze the operation of a charge pump and the principles of regulation implementation. In the third and fourth chapters, three possible approaches will be analyzed, describing the design optimization process to reduce the output ripple and the simulation results. Finally, in the fifth chapter, the conclusions and possible future developments will be made.

La recente rapida crescita di applicazione legate all’intelligenza artificiale ha messo in risalto l’inefficienza di tradizionali sistemi di computazione basati sulla macchina di Von Neuman. Il costo, in termini di tempo e energia, per il movimento di dati da e verso la memoria è diventato un problema significativo. Una possibile soluzione per migliorare l’efficienza computazionali può essere rappresentata dalla computazione in memoria. In questo caso, specifiche operazioni possono essere eseguite direttamente in memoria, traendo vantaggio dalle proprietà fisiche della cella di memoria e dalla struttura a matrice della memoria. La tecnologia di memoria a cambiamento di fase (PCM), una memoria non-volatile di tipo resistivo, sta traendo interesse in applicazioni di computazione in-memoria, grazie alla sua scalabilità, capacità di ritenere i dati e possibilità di implementare celle multilivello. La capacità di conservare i dati di una memoria PCM si basa sul diverso valore di conduttanza che la cella di memoria può assumere nel suo stato amorfo o cristallino. In fase di programmazione questo tipo di memoria richiedono una tensione più alta di quella nominalmente resa disponibile dall’alimentazione. Per questo motivo sono comunemente usate pompe di carica, convertitori DC-DC che non utilizzano induttori, per ottenere tale tensione. L’obiettivo di questa attività di tesi è di presentare un progetto ottimizzato di una pompa di carica con regolazione della tensione di uscita al fine di minimizzarne l’ondulazione. L’elaborato è strutturato come segue: nel primo capitolo, verrà presentato un sommario delle memorie non-volatile, con particolare attenzione alle memorie PCM e alla computazione in memoria. Il secondo capitolo analizzerà il funzionamento di una pompa di carica e i principi di come può essere implementata la regolazione della tensione di uscita. Nel terzo e nel quarto capitolo verranno analizzate tre possibili soluzione al problema: una regolazione sincrona al segnale di temporizzazione del sistema, una a tempo continuo con e senza isteresi, presentando le scelte fatte in fase di progettazione e i risultati di simulazione ottenuti in ambiente Cadence Virtuoso. Per terminare, nel quinto capitolo, verranno discusse le conclusione e possibile miglioramenti futuri.