基于MRAM(磁性随机存取存储器)的存算一体(MRAM-in-Memory Computing)是一种新型的计算模式,它结合了内存和计算的功能,利用MRAM的非易失性和快速读写特性,在存储器内部进行计算操作,从而提高计算效率和能源利用率。 MRAM作为一种新型的存储技术,具有快速的读/写速度、低功耗和非易失性等优点。这些特性使得MRAM非常适...
摘要:存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU 处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相结合的方式来减少数据的搬移,极大地提升了计算效率。MRAM作为最有潜力的新一代非...
准确率98％！三星全球首秀MRAM磁阻内存内计算 三星半导体宣布，通过结构创新，实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing)，进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。在传统的计算体系中，内存中的数据要转移到处理芯片的数据计算单元中进行处理，对于带宽、时延要求非常高。
2022年,三星半导体宣布,通过结构创新,实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing),进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域。 MRAM磁阻内存很难用于内存内计算,因为它在标准的内存内计算架构中无法发挥低功耗优势。 三星研究团队设计了一种名为“电阻总和”(resistance sum)...
三星电子的研究团队通过构建新的 MRAM 阵列结构,用基于 28 nm CMOS 工艺的 MRAM 阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等 AI 算法,准确率分别为 98% 和 93%。研究人员表示,MRAM 芯片应用于 in-memory computing(内存内计算)电脑,十分适合进行神经网络运算等,因为这种计算架构与大脑神经元网络较为相似。
三星电子的研究团队通过构建新的 MRAM 阵列结构,用基于 28 nm CMOS 工艺的 MRAM 阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等 AI 算法,准确率分别为 98% 和 93%。研究人员表示,MRAM 芯片应用于 in-memory computing(内存内计算)电脑,十分适合进行神经网络运算等,因为这种计算架构与大脑神经元网络较为相似。
三星电子的研究团队通过构建新的 MRAM 阵列结构,用基于 28 nm CMOS 工艺的 MRAM 阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等 AI 算法,准确率分别为 98% 和 93%。研究人员表示,MRAM 芯片应用于 in-memory computing(内存内计算)电脑,十分适合进行神经网络运算等,因为这种计算架构与大脑神经元网络较为相似。
2018年，台积电董事长刘德音就谈过内存内运算（in-memory computing），即将逻辑芯片、内存进行异质集成，提升运算性能。事实上，许多研究机构都在尝试用不易耗损的新型内存开发此技术，但其中并不包含当前被广泛应用的NAND（闪存）。MRAM为一种非挥发性内存，兼具能耗低、读写速度快等优点，以及微缩至22纳米以下的潜力...
脸部识别准确度达93%。研究人员指出，MRAM芯片用于in-memory computing（内存内计算）计算机，十分适合执行神经网络运算等，因计算架构与大脑神经元网络较相似。正如这项工作强调的，三星正借构建领先内存技术，并与系统半导体技术结合，继续扩大下一代计算和人工智能半导体领域的领导地位。(首图来源：shutterstock)
存内计算技术(Computing in Memory,CIM)概念的形成,最早可以追溯到上个世纪90年代。随着近几年云计算和人工智能(AI)应用的发展,面对计算中心的数据洪流,数据搬运慢、搬运能耗大等问题成为了计算的关键瓶颈。 存内计算可理解为在存储器中嵌入计算能力,以新的运算架构进行二维和三维矩阵乘法/加法运算,而不是在传统逻辑...