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...
实际上In Memory Computing之于IC就类似于同样大火于学术圈的Computer Vision之于CS。Computer Vision: 硕...
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...
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...
存储与逻辑双剑合壁,实现 Computing in Memory “存算一体”技术就像是一种盖世神功,芯片江湖上的每一个大侠都想练成这样的绝世神功。 其中,对于擅长逻辑工艺,又懂存储技术的半导体厂,自然是如鱼得水,而究竟是把 DRAM 放到逻辑芯片上?还是把处理器放到 DRAM 里?才能实现“存算一体”,同时跨足存储技术和晶圆代工...
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...
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，...
Non-volatile computing-in-memory macros that are based on two-dimensional arrays of memristors are of use in the development of artificial intelligence edge devices. Scaling such systems to three-dimensional arrays could provide higher parallelism, capac
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...
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。