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...
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...
台积电展示全新的SRAM方案,可用于存内计算 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...
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...
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・IP 属地北京 内容所属专栏 机器之心 关注人工智能学术和技术...
The present disclosure relates to in-memory computing using a static random access memory (SRAM). In particular, the present disclosure relates to a structure including a memory configured to store a first word and a second word, the memory further includes a configurable data path circuit, and...
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...
该突破以“A 28nm 72.12TFLOPS/W Hybrid-Domain Outer-Product Based Floating-Point SRAM Computing-in-Memory Macro with Logarithm Bit-Width Residual ADC”为题发表在ISSCC 2024国际会议上,微电子所博士生袁易扬为第一作者,张锋研究员与北京理工大学王兴华教授为通讯作者。该研究得到了科技部重点研发计划、国家自然...
论文信息:Zongwu Wang, Fangxin Liu*, Ning Yang, Shiyuan Huang, Haomin Li and Li Jiang*. 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...
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...