人工智能芯片通常使用SRAM存儲器作為緩沖器，其可靠性和速度有助于實現高性能。然而，SRAM價格昂貴，需要大量的面積和能耗，用非易失性存儲器等新興技術取代SRAM，因為非易失性存儲器具有快速讀取內存和單元面積小的特點。盡管有這些優(yōu)勢，但非易失性存儲器的寫入內存訪問速度慢、寫入能耗高，因此在需要大量內存訪問的人工智能應用中，非易失性存儲器的性能無法超越SRAM。一些研究還將eDRAM作為一種面積效率高的片上存儲器進行了研究，其存取時間與SRAM相似。但是，刷新功耗仍然是一個令人擔憂的問題，性能、面積和功耗之間的權衡尚未解決。
 
    為了解決這個問題，提出了一種新型混合CMOS單元存儲器設計，通過結合SRAM和eDRAM單元，平衡了人工智能存儲器的性能、面積和能效?？紤]了存儲器中一個SRAM和七個eDRAM單元的比例，以利用混合CMOS單元存儲器實現面積縮減。