今年11月初,炬芯科技正式发布了第一代基于模数混合电路实现的SRAM based CIM(Mixed-mode SRAM based CIM,简称MMSCIM)端侧AI音频芯片,引发了市场的关注。 近日,炬芯科技在珠海总部召开媒体沟通会,炬芯科技董事长兼CEO周正宇博士介绍了公司发展现状及产品布局的同时,也详细解析了最新的MMSCIM端侧AI音频芯片。 到国际...
新存内计算产品打开业界新增量。公司创新性的采用了基于模数混合设计的电路实现CIM,在SRAM 介质内用客制化的模拟设计实现数字计算电路,既实现了真正的CIM,又保证了计算精度和量产一致性。炬芯科技选择基于模数混合电路的SRAM 存内计算(Mixed-ModeSRAM based CIM,简称MMSCIM)的技术路径,具有以下几点显著的优势: 第一,...
周正宇博士认为,炬芯科技选择基于模数混合电路的SRAM存内计算(Mixed-Mode SRAM based CIM,简称MMSCIM)的技术路径,具有以下几点显著的优势: 第一,比纯数字实现的能效比更高,并几乎等同于纯模拟实现的能效比; 第二,无需ADC/DAC, 数字实现的精度,高可靠性和量产一致性,这是数字化天生的优势; 第三,易于工艺升级和...
周正宇博士提出,炬芯科技选择了基于模数混合电路的SRAM存内计算(Mixed-Mode SRAM based CIM,简称MMSCIM)的技术路径,它兼备模拟和数字电路各有的优势,当然设计的壁垒也相对高。 相对于模拟CIM的设计思路,MMSCIM有几个明显的好处: 第一,精度是无损的,模拟是会受电路的噪声和环境因素的干扰,每一次计算出来的结果并不...
An 89TOPS/W and 16.3TOPS/mm2 All-Digital SRAM-Based Full-Precision Compute-In Memory Macro in 22nm for Machine-Learning Edge Applications 首先是这篇2021的文章,我称之为ISSCC上的数字SRAM CIM的开山之作。尽管在工艺上使用的是并不先进的22nm,但这篇工作毫无疑问在数字SRAM CIM技术领域具有奠基性,启发了...
为了充分发挥 CIM 架构的并行计算能力,COMPASS 架构还通过引入自适应投机窗口调度和时间脉冲稀疏表示,优化了输入和输出脉冲的处理流程,进一步降低了内存占用,实现了并行执行。 性能评估与结果 表一:COMPASS 的计算和存储资源与基线硬件对比 COMPASS 架构的性能评估结果令人瞩目。与现有的 SNN 加速器硬件实现相比,COMPASS ...
为了解决这一问题,所以为了克服冯诺依曼瓶颈并满足对更优计算性能日益增长的需求,存内计算(Computing-In-Memory,CIM)技术成为了一种可能的解决方案。存内计算技术不仅无需频繁在存储单元和计算单元之间进行数据传输,还能够实现多横向或多纵向数据的计算。因此,存内计算技术有望缓解内存墙瓶颈问题,提高计算速度,并降低...
传统的 CIM 架构面临的一个主要挑战是脉冲的不规则性和时间依赖性,这使得高并行架构中高效利用脉冲稀疏性变得困难。为了克服这些挑战,研究团队提出了 COMPASS 架构。这一架构基于 SRAM 的 CIM 技术,旨在通过高效利用输入脉冲(显式)和输出脉冲(隐式)中的不规则稀疏性,来显著提高 SNNs 的计算效率。
台湾,2024 年 10 月 15 日── 力旺电子今宣布与西门子连手推出突破性的 SRAM 修复工具。该解决方案将西门子的Tessent™ MemoryBIST软件与 eMemory的NeoFuse OTP整合,主要应对具高密度SRAM之先进AI SoC的需求。 当今的AI芯片对于配备AI语言模型、数据处理器(DPU)和静态随机存取内存内运算(SRAM-based CIM) 架构...
第二个是对于常规的6T based CIM单元来说,这里面的核心问题是当baseline在sum过程当中,如果电压过低,可能会导致原本存取唯一的cell发生误翻,发生误翻的话,整个cell就没有存储功能了,这是无法接受的,这也意味着从整个的设计上来看,必须要保证这部分baseline要高于read margin。这些部分也限制了在执行计算任务当中,各种...