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...
内存墙的存在使得处理器无法充分发挥其计算能力,因为它经常处于等待数据的状态。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...
局限性:其SRAM容量仅支持中小模型(如百亿参数以下),大模型(如GPT-4)仍需分片加载,性能可能下降。 (2)存算一体(In-Memory Computing)的对比SRAM存算一体芯片:如Mythic AI通过模拟计算+SRAM实现低功耗推理,但同样受限于SRAM容量,适用于边缘端小模型。 HBM与存算一体的互补:存算一体减少数据搬运,HBM提供高带宽支持...
纵观全球,研究人员在内存计算(in-memory computing)架构上的研究非常活跃。在最近的国际固态电路会议(ISSCC 2021)上,针对新颖的存储器阵列技术的多个技术会议专门用于支持机器学习算法的计算需求。 众所周知,现在将数据和权重值从内存移动到处理单元,然后再将中间结果存储回内存的做法效率低下。因为信息传输过程中不仅增加...
弱化或消除“存储墙”及“功耗墙”问题的方法是采用存内计算Computing-in-Memory(CIM)结构。其核心思想是将部分或全部的计算移到存储中,让存储单元具有计算能力,数据不需要单独的运算部件来完成计算,而是在存储单元中完成存储和计算,消除了数据访存延迟和功耗,是一种真正意义上的存储与计算融合。同时,由于计算完全依赖...
in-memory computing technology aresummarizedrespectively.TheSRAM-basedin-memory computing technology isapromising andversatiletechnology thatwillprovideefficientandlow-energy systemarchitecturesformachinelearning applications,graphcomputing applicationsandgeneticengineering.ThepaperlooksforwardtothedevelopmentofSRAM-basedin-...
其中如存算一体芯片(Compute-In-Memory,CIM)是一种非常有前景新型的计算架构,可以使存储器同时拥有计算和存储功能。举例来说,以前需要3~4个模块搭载在一起进行存储和计算,数据需要从处理单元外的存储器提取,而有了存算一体技术,一个芯片足以打通存算环节。由此,可以避免数据反复搬运,能大幅提升能效,降低设计难度。
Computing systemsWith the development of artificial intelligence (AI), data intensive algorithms, like Deep Neural Networks (DNNs), need power-consumed less but faster edge processors. In-Memory-Computing (IMC) is a promising candidate to break through von Neumann bottleneck. SRAM-based IMC provides...
A 13.7 TFLOPS/W Floating-point DNN Processor using Heterogeneous Computing Architecture with Exponent-Computing-in-Memory Floating-point 2021 ASSCC A 16Kb Transpose 6T SRAM In-Memory-Computing Macro based on Robust Charge-Domain Computing 2021 JSSC A Local Computing Cell and 6T SRAM-Based Computing...
COMPASS: SRAM-Based Computing-in-Memory SNN Accelerator with Adaptive Spike Speculation. Proceedings of the 57th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO'24). November 2024.(标 * 为通信作者) 发布于 2024-08-24 16:48・北京 人工智能...