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標簽 > 存內(nèi)計算
存內(nèi)計算,顧名思義就是把計算單元嵌入到內(nèi)存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令。
存內(nèi)計算是一個由來已久的概念,其主要目的是為了解決內(nèi)存墻問題。
存內(nèi)計算,顧名思義就是把計算單元嵌入到內(nèi)存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執(zhí)行,數(shù)據(jù)需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移,如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導(dǎo)致計算能力受到限制,即“內(nèi)存墻”出現(xiàn),例如,CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns,但內(nèi)存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns,嚴重影響了CPU的運行處理速度。
在過去幾十年中,處理器的運行速度隨著摩爾定律高速提升,然而計算機中的主存儲器DRAM是基于電容充放電實現(xiàn)的高密度存儲方案,其性能(速度)取決于電容充放電速度以及DRAM與處理器之間的接口帶寬,總體來看其性能提升速度遠遠慢于處理器速度,目前DRAM的性能已經(jīng)成為了整體計算機性能的一個重要瓶頸,即所謂阻礙性能提升的“內(nèi)存墻”。
除了性能之外,內(nèi)存對于能效比的限制也成了傳統(tǒng)馮諾伊曼體系計算機的一個瓶頸,尤其是對于人工智能(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)應(yīng)用來說。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點就是計算量大,而且計算過程中涉及到的數(shù)據(jù)量也很大,使用傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)會頻繁讀寫內(nèi)存。目前的DRAM一次讀寫32bit數(shù)據(jù)消耗的能量比起32bit數(shù)據(jù)計算消耗的能量要大兩到三個數(shù)量級,因此成為了總體計算設(shè)備中的能效比瓶頸。
存內(nèi)計算就是為了解決內(nèi)存墻問題而提出的方案。如前所述,馮諾依曼架構(gòu)的計算機系統(tǒng)把存儲器和處理器分割成了兩個部分,而處理器頻繁訪問存儲器的開銷就形成了內(nèi)存墻。存內(nèi)計算的基本思路就是把計算和存儲合二為一,從而實現(xiàn)減少處理器訪問存儲器的頻率(因為計算已經(jīng)在存儲器內(nèi)完成了大部分)。嚴格來說,存內(nèi)計算還可以分為兩種思路。第一種思路主要偏向于電路革新,其方法是通過電路革新讓存儲器本身就具有計算能力,例如在存儲器數(shù)據(jù)讀出的decoder等地方做改動來實現(xiàn)計算等。
1024 CSDN 程序員節(jié)-基于存內(nèi)計算WTM2101芯片開發(fā)板驗證語音識別
整體流程為 訓(xùn)練得到模型,并轉(zhuǎn)換為知存科技開發(fā)板相應(yīng)格式模型。工具鏈編譯模型,得到模型權(quán)重表。燒寫模型權(quán)重。燒寫代碼。成功運行后,當我們對著開發(fā)板說出“...
2024-05-20 標簽:AI數(shù)據(jù)庫語音識別 1.6k 0
存內(nèi)計算——助力實現(xiàn)28nm等效7nm功效
可重構(gòu)芯片嘗試在芯片內(nèi)布設(shè)可編程的計算資源,根據(jù)計算任務(wù)的數(shù)據(jù)流特點,動態(tài)構(gòu)造出最適合的計算架構(gòu),國內(nèi)團隊設(shè)計并在12nm工藝下制造的CGRA芯片,已經(jīng)...
存內(nèi)計算原理分類——數(shù)字存內(nèi)計算與模擬存內(nèi)計算
數(shù)字存內(nèi)計算與模擬存內(nèi)計算各有優(yōu)劣,都是存算一體發(fā)展進程中的重點發(fā)展路徑,數(shù)字存內(nèi)計算由于其高速、高精度、抗噪性強、工藝技術(shù)成熟、能效比高等特點,更適用...
存內(nèi)計算芯片研究進展以及應(yīng)用-以基于Nor Flash的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化以及部署
經(jīng)過對動態(tài)閾值量化算法的實驗驗證,包括實驗平臺及相關(guān)設(shè)置、在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對參數(shù)和激活層進行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNe...
2024-05-17 標簽:數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體 3k 0
我國的存內(nèi)計算產(chǎn)業(yè)也開始迅猛發(fā)展,知存科技、九天睿芯、智芯科、后摩智能、蘋芯科技等國內(nèi)專注存內(nèi)計算賽道的新興公司紛紛獲得融資,加速在該領(lǐng)域的早期市場布局...
論基于電壓域的SRAM存內(nèi)計算技術(shù)的嶄新前景
這篇文章總結(jié)了馮·諾伊曼架構(gòu)及其在處理數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用中所面臨的性能和能耗問題。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),文章介紹了存內(nèi)計算技術(shù),其中重點討論了基于電壓域的SRA...
2024-05-17 標簽:存儲器數(shù)據(jù)傳輸sram 1.7k 0
探索存內(nèi)計算—基于 SRAM 的存內(nèi)計算與基于 MRAM 的存算一體的探究
本文深入探討了基于SRAM和MRAM的存算一體技術(shù)在計算領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。首先,介紹了基于SRAM的存內(nèi)邏輯計算技術(shù),包括其原理、優(yōu)勢以及在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域...
2024-05-16 標簽:存儲器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sram 4.7k 0
在NOR Flash存內(nèi)計算芯片當中,向量-矩陣乘法運算基于電流/電壓的跨導(dǎo)與基爾霍夫定律進行物理實現(xiàn),如圖7(a)所示。因此,其核心是設(shè)計NOR Fl...
知存科技助力AI應(yīng)用落地:WTMDK2101-ZT1評估板實地評測與性能揭秘
隨著當今數(shù)據(jù)迅速增長,傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)內(nèi)存墻正在成為計算性能進一步提升的阻礙。新一代的存內(nèi)計算(IMC)和近存計算(NMC)架構(gòu)有望突破這一瓶頸,顯著...
7月18日至20日,由中國計算機學會主辦的第二十一屆全國容錯計算學術(shù)會議(CCF CFTC 2025)將在杭州舉行。作為國內(nèi)容錯計算領(lǐng)域一年一度的盛會,...
第二屆知存科技杯華東高校存內(nèi)計算創(chuàng)新應(yīng)用大賽正式啟動
在數(shù)字化浪潮席卷各行業(yè)的當下,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,算力需求也水漲船高。存內(nèi)計算架構(gòu)作為創(chuàng)新解決方案,備受產(chǎn)學研各界關(guān)注。為推動存內(nèi)計算技術(shù)產(chǎn)學研融合創(chuàng)新...
知存科技創(chuàng)始人向北大、清華、協(xié)和醫(yī)學院捐贈880萬激勵創(chuàng)新
近日,知存科技創(chuàng)始人王紹迪和郭昕婕博士向北京大學、清華大學以及北京協(xié)和醫(yī)學院捐贈共計880萬人民幣作為科技創(chuàng)新獎勵基金,以支持高校人才培養(yǎng)和科研發(fā)展。 ...
專注存內(nèi)計算的知存科技榮獲2024全球(中國)半導(dǎo)體市場年度最佳企業(yè)獎
在近日舉行的2024-2025全球半導(dǎo)體市場峰會上,知存科技憑借在市場競爭力及未來前景方面的卓越表現(xiàn),榮獲世界集成電路協(xié)會(World Integrat...
存內(nèi)計算作為一項打破“內(nèi)存墻”“功耗墻”的顛覆性技術(shù),消除了存與算的界限,相比CPU或GPU能夠?qū)崿F(xiàn)更高計算并行度、更大專用算力,達成數(shù)量級的能效提升。...
西門子 EDA的內(nèi)存技術(shù)專家Jongsin Yun說, SRAM 的微縮滯后于邏輯收縮,主要是由于最新技術(shù)中嚴格的設(shè)計規(guī)則。過去,我們對 SRAM 有單...
2023-12-15 標簽:轉(zhuǎn)換器西門子DDR 1k 0
蘋芯科技Pimchip-S系列存算一體芯片為智能化產(chǎn)業(yè)高效賦能
2023世界人工智能大會(以下簡稱“WAIC”)于7月6-8日在上海舉辦,以“智聯(lián)世界 生成未來”為主題,聚焦通用人工智能發(fā)展,營造良好創(chuàng)新生態(tài),擁抱智...
知存科技介紹,WTM2101可使用sub-mW級功耗完成大規(guī)模深度學習運算,特別適合可穿戴設(shè)備中的智能語音和智能健康服務(wù)。
中國集成電路設(shè)計業(yè)2022年會暨廈門集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高峰論壇(ICCAD 2022)在廈門國際會展中心圓滿閉幕。數(shù)百家企業(yè)亮相展區(qū),百余位學術(shù)及企業(yè)...
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