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sram記憶體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉傳璽,陳進來寫的 半導體元件物理與製程：理論與實務(四版) 和董勝源 的 單晶片ARM MG32x02z控制實習都 可以從中找到所需的評價。
另外網站電腦手機都用它：一文讀懂DRAM、SRAM和Flash原理也說明：DRAM、SRAM和Flash都屬於存儲器，DRAM通常被稱為內存，也有些朋友會把手機中的Flash快閃記憶體誤會成內存。SRAM的存在感相對較弱，但他卻是CPU性能 ...
這兩本書分別來自五南 和笙泉科技股份有限公司 所出版 。
國立陽明交通大學 電控工程研究所 洪浩喬所指導 陳柏璋的 應用於記憶內運算電路之8T 8-kb靜態隨機存取記憶體電流特徵測試電路實現 （2021），提出sram記憶體關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、馮紐曼瓶頸、記憶體內運算、記憶體單元電流、8T SRAM。
而第二篇論文國立成功大學 電機工程學系 郭致宏所指導 賴昱安的 卷積神經網路模型壓縮與量化感知訓練 （2020），提出因為有 卷積神經網路、模型量化、參數剪枝、量化感知訓練的重點而找出了 sram記憶體的解答。
最後網站一個512kx8 的sram 記憶體通常具有多少條位址線接腳則補充：一個512kx8 的sram 記憶體通常具有多少條位址線接腳. org 電腦記憶體類型; 揮發性記憶體; ram; dram（例如ddr sdram） sram; 發展中; ...
半導體元件物理與製程：理論與實務(四版)
為了解決sram記憶體 的問題，作者劉傳璽,陳進來 這樣論述：
以深入淺出的方式，系統性地介紹目前主流半導體元件(CMOS)之元件物理與製程整合所必須具備的基礎理論、重要觀念與方法、以及先進製造技術。內容可分為三個主軸：第一至第四章涵蓋目前主流半導體元件必備之元件物理觀念、第五至第八章探討現代與先進的CMOS IC之製造流程與技術、第九至第十二章則討論以CMOS元件為主的IC設計和相關半導體製程與應用。由於強調觀念與實用並重，因此儘量避免深奧的物理與繁瑣的數學；但對於重要的觀念或關鍵技術均會清楚地交代，並盡可能以直觀的解釋來幫助讀者理解與想像，以期收事半功倍之效。 本書宗旨主要是提供讀者在積體電路製造工程上的know-how與know-wh
y；並在此基礎上，進一步地介紹最新半導體元件的物理原理與其製程技術。它除了可作為電機電子工程、系統工程、應用物理與材料工程領域的大學部高年級學生或研究生的教材，也可以作為半導體業界工程師的重要參考 本書特色 ●包含實務上極為重要，但在坊間書籍幾乎不提及的WAT，與鰭式電晶體(Fin-FET)、環繞式閘極電晶體(GAA-FET)等先進元件製程，以及碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)功率半導體等先進技術。 ●大幅增修習題與內容，以求涵蓋最新世代積體電路製程技術之所需。 ●以最直觀的物理現象與電機概念，清楚闡釋深奧的元件物理觀念與繁瑣的數學公式。 ●適合大專以上學
校課程、公司內部專業訓練、半導體從業工程師實務上之使用。
應用於記憶內運算電路之8T 8-kb靜態隨機存取記憶體電流特徵測試電路實現
為了解決sram記憶體 的問題，作者陳柏璋 這樣論述：
隨著近幾年來人工智慧的興起，各領域的專家學者們致力於研究人工智慧、機器學習與深度學習來驅動各種創新技術的實現。由於人工智慧系統需要執行大量的資料運算，導致對電腦速度的要求越來越高，若使用將中央處理器(CPU)與記憶體分開的傳統馮紐曼架構電腦，在CPU與記憶體之間資料傳輸的過程需消耗相當多的時間與功率，導致系統面臨資料處理速度緩慢與大量功耗的問題，這個現象稱作逢紐曼瓶頸。為了解決這個問題，記憶體內運算這個概念被提出，將需要處理的資料運算在記憶體內完成，減少資料需要在CPU與記憶體之間傳輸的次數，因而大幅減少功耗與資料傳輸的時間。近幾年來各式各樣的記憶體內運算電路被提出，其中有許多設計使用靜態隨
機存取記憶體(SRAM)陣列中的記憶體單元電流來完成記憶體內運算，然而由於受到製程漂移的影響，記憶體陣列中的每個記憶體單元電流並不相同造成運算結果產生錯誤。為了解決這個問題，本論文利用90nm CMOS實現了一個測試電路以測量一容量為8kb之8T SRAM陣列中每個記憶體單元之I/V電氣特性，據以了解製程飄移對使用SRAM陣列執行記憶體內運算的影響，並藉由量測結果決定出記憶體內運算電路合理的設計規格，避免過度設計浪費成本與功耗。
單晶片ARM MG32x02z控制實習
為了解決sram記憶體 的問題，作者董勝源 這樣論述：
Megawin(笙泉)科技公司的MG32x02z系列將ARM嵌入到單晶片微電腦來工作，它使用Cortex M0為核心是16/32-bit 的RISC處理器，主要應用於可攜式產品內。它同時是一個高度整合性的單晶片嵌入式(embedded)系統，內含有Flash ROM、SRAM及許多的週邊設備。功能非常的強大、也非常複雜，使得門檻也提高不少。 本書應用笙泉公司所生產的TH223A主控板及配合TH222A實習板，可在Keil的Debug環境下透過USB進行各項實驗程式的模擬、偵錯及燒錄功能，使得學習專題製作或研發成品也較為快速及低廉。 本書特色 1.本書內容淺
顯易懂，輕鬆入門笙泉ARＭ Cortex-M0。 2.多元控制的實習項目，包含USB/BLE等通訊應用。 3.內含豐富的範例資源，提供給讀者練習。
卷積神經網路模型壓縮與量化感知訓練
為了解決sram記憶體 的問題，作者賴昱安 這樣論述：
深度卷積神經網路 (Deep Convolutional Neural Network, DCNN)在電腦視覺、語音辨識、自然語音處理等領域上取得重大發展。然而，先進的DCNN通常擁有大量的參數和需要龐大的運算資源，因此如何將其部署在終端裝置成為一大挑戰。本論文提出DCNN剪枝和量化方法，降低了模型的複雜度和運算所需的資源。我們藉由參數剪枝減少了DCNN所需的參數，而量化方案使得DCNN在進行推論 (Inference) 時能以8位元的整數進行卷積運算，比起浮點運算更有效率。藉由所提出的剪枝和量化方法，我們在YOLOv3-tiny模型上能將模型參數儲存量減少89.75%、位元運算量 (Bit
operation) 減少97%，且僅有2.58%精度損失。本論文另外採用量化感知訓練 (Quantization-Aware Training) 方法於網路訓練時量化神經網路，同時在訓練時模擬類比電路的乘加行為，有效將模型量化到低位元並同時適應類比電路中乘加運算的非線性行為。我們根據文獻 [39]及文獻 [40] 所提出的類比乘加器架構設計專用的網路訓練流程。