Paper《RWriC: A Dynamic Writing Scheme for Variation Compensation for RRAM-based In-Memory Computing》香港科技大学和南方科技大学合作研制了一款面向RRAM存内计算的动态写入方案RWriC,用于补偿RRAM中的设备间差异和周期间差异,显著提升了神经网络推理的准确性。为了在有限的硬件开销下,解决传统RRAM写入过程中由于差异...
存算一体技术（Computing in Memory，CIM）概念的形成，最早可以追溯到上个世纪90年代。从处理单元外的存...
力晶提出 “Computing in Memory” 技术平台,把 DRAM 和逻辑单元做在同一颗芯片上,省去当中的 IO,第一个应用是加速器产品,法商 Upmem 已经开始导入,优势是在资料重度存储的环境下,运算效能能提升 20 倍,系统节能效率提升 10 倍。 黄崇仁解释这样的概念,像是现在逻辑工艺中,也会有嵌入式存储器(embedded flash)...
如下图所示,比较了传统DLA、processing in memory(PIM)和PRINME的区别,传统的DLA和PIM结构都需要额外的processing units (PU),而PRIME不需要。PRIME被设计为三个不同区域的bank,分别代表memory (Mem) subarrays, full function(FF) subarrays, and Buffer subarrays,Mem subarrays只存储数据,FF subarrays既可以做...
今天上午ISSCC2024远东区推介会,主要关注了一下Computing-In-Memory Session。CIM今年被放在了Session 34,会上主持人透露CIM方向一共投稿了50篇,最后录用了9篇,算下来录用率不到20%,不得不感慨一句相当之卷。 言归正题,以下是今年CIM Session录取的9篇论文: ...
2.1.2 IN MEMORY COMPUTING 存内计算是一种新的以内存为中心的计算范式,它继承了PIM和迳存计算的精神。迳存计算实现了独立于内存结构的逻辑电路,而存内计算则密切涉及内存单元、内存阵列和计算中的外围电路。 通常需要对它们进行结构修改或额外的特殊电路来支持计算。 从历史上看,存内计算被认为是一种经济上不可行...
2023年11月28日—高效能低功耗32/64位RISC-V处理器核心领导供货商暨RISC-V国际协会创始首席会员Andes晶心科技(TWSE: 6533)与模拟忆阻器(analog memristor)技术和内存运算(in-memory computing)方面的先驱—TetraMem,宣布建立战略合作伙伴关系,旨在提供快速、高效的人工智能推理芯片,这将彻底改变人工智能和边缘运算的格局...
基于光芯片的内存内计算(memory-in computing) 这篇笔记介绍一篇牛津大学在光子计算领域的最新进展,该文章发表于最新一期的Science Advances,标题为“In-memory computing on a photonic platform”。 传统计算机采用的架构为冯·诺依曼架构,在该架构中,中央处理器CPU与存储单元是分离的,如下图所示。
讨论存内计算（In-memory computing）的实质与价值，需要从冯诺依曼体系架构的局限性和现代计算需求的变化出发。在传统的冯诺依曼架构中，中央处理器（CPU）和内存存储被物理上分离，导致数据在CPU与内存之间传输时的高延迟和高能耗问题。为解决这一瓶颈，人们提出了类似PIM（Processing-in-Memory）的思想，...
Computing in memory (CIM) could be used to overcome the von Neumann bottleneck and to provide sustainable improvements in computing throughput and energy efficiency. Underlying the different CIM schemes is the implementation of two kinds of computing primitive: logic gates and multiply–accumulate operat...