二手市场网站建设的目的,长沙ui设计公司,网站推广方案的构成,如何写手机app程序文章目录 存内计算技术背景CSDN首个存内计算开发者社区硅基光电子技术存内计算提升AI算力知存科技存算一体芯片技术基于存内计算的语音芯片的实现挑战 参考文献 存内计算技术背景
存内计算技术是一种革新性的计算架构#xff0c;旨在克服传统冯诺依曼架构的瓶颈#xff0c;并… 文章目录 存内计算技术背景CSDN首个存内计算开发者社区硅基光电子技术存内计算提升AI算力知存科技存算一体芯片技术基于存内计算的语音芯片的实现挑战 参考文献 存内计算技术背景
存内计算技术是一种革新性的计算架构旨在克服传统冯·诺依曼架构的瓶颈并实现更高效的数据处理。随着大数据时代的到来传统的冯·诺依曼架构已经难以满足不断增长的计算需求因为它将处理单元和存储器分开导致数据传输成本高昂且计算效率低下。存内计算技术的提出就是为了解决这个问题。 存内计算产业分析如下图
CSDN首个存内计算开发者社区
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硅基光电子技术
近年来硅基光电子技术在高密度、高性能光电集成电路方面崭露头角尤其是其与CMOS技术的兼容性为其成为大规模、廉价光电子集成电路平台打开了无限可能。然而硅材料的禁带宽度却使其在通信波段的光电探测器应用受到限制引发对光电转换的迫切需求。
光电转换作为光互连系统中不可或缺的关键部分要求高速和高灵敏度的探测器而传统的冯·诺依曼体系结构却面临着内存与计算单元之间频繁数据传输的问题导致大量能源的消耗尤其在资源受限的设备中更为显著。这就是我们迎来的存储墙问题。
为了解决这一问题学者们提出了内存计算computing in-memory, CIM技术一种能够直接在内存中进行计算的新型体系结构。而在内存计算技术中基于静态随机存取存储器SRAM的存内计算成为研究热点其单元的健壮性和存取速度使其成为突破冯·诺依曼瓶颈的一项关键技术。 第一个层面电路主要包括两方面 1基本存储单元包括读写分离结构、可转置结构和紧凑耦合结构 2外围辅助电路包括模数转换电路analog-to-digitalconversion, ADC、数模转换电路digital-to-analogconversion, DAC、冗余参考列数字辅助电路和模拟辅助电路图1(a)。 第二个层面所能实现的运算操作 1纯数字存内计算包括布尔逻辑和内容可寻址content-addressablememory, CAM; 2混合信号存内计算包括乘累加multiplication andaccumulation, MAC、汉明距离和绝对值差和sum of absolute difference, SAD图1(b)。 第三个层次主要从加速卷积神经网络算法Convolutional Neural Network, CNN、分类器算法、模式识别算法k-nearest neighbor, k-NN和高级加密标准算法Advanced Encryption Standard, AES等应用方面进行总结与回顾图1©。 存内计算提升AI算力
存内计算AI芯片领域的璀璨明星
在人工智能AI的时代浪潮中存内计算技术被广泛认为是最适合AI的芯片架构备受学术界和产业界的瞩目。2018年国际固态电路会议ISSCC专门设立了存内计算议程为该领域的深入讨论奠定了基础。而在2019年和2020年ISSCC会议上关于存内运算的论文更是如火如荼仅ISSCC2020就涌现了7篇与存内计算相关的论文。
学术界在电子器件领域的研究会议中也持续掀起存内计算的热潮。在2019年的IEDM会议上有三个专门的议程共呈现了二十余篇与存内计算相关的论文。这一现象反映了学术界对于存内计算技术前景的高度关注和积极探索。
除了学术界的深入研究外产业界也纷纷加入存内计算的布局。IBM以其独特的相变存内计算技术为基础积累了数年的技术经验。台积电正在全力推进基于ReRAM的存内计算方案。而在产业投资方面诸如英特尔、博世、美光、Lam Research、应用材料、微软、亚马逊、软银等巨头已纷纷投资于基于NOR Flash的存内计算芯片。
事实上利用存储器进行计算的研究可追溯至上世纪90年代。然而长期以来存内计算一直未能真正实现产业落地。这一现象的原因在于设计挑战较大更为关键的是缺乏杀手级应用。然而随着深度学习的大规模爆发存内计算技术才开始逐渐走向产业化成为AI芯片领域的璀璨明星。
存内计算技术的兴起得益于深度学习技术的蓬勃发展为其提供了杀手级应用。深度学习的大规模应用使得对计算速度和效率的需求急剧增加而传统的冯·诺依曼架构面临着瓶颈。存内计算技术通过将计算与存储结合避免了数据在内存和处理器之间频繁传输的问题极大地提高了计算效率。这为AI应用提供了更加高效、快速的计算解决方案成为当前AI芯片领域的重要技术趋势。
知存科技存算一体芯片技术 知存科技引领存内计算技术NOR FLASH芯片的崭新时代
存内计算技术正成为人工智能芯片领域的一颗璀璨明星而知存科技凭借其先进的NOR FLASH存内计算技术正引领这一技术的新时代。
王绍迪在谈及NOR FLASH存内计算时指出相较于使用数字电路计算NOR FLASH在进行存内计算时能够显著减少数据搬运消耗的能量。更为引人瞩目的是NOR FLASH在乘加法运算方面的功耗也相当低这为芯片带来了百倍甚至千倍的功耗降低。考虑到外围电路的功耗NOR FLASH存内计算最终能够实现的功耗降低在几十倍到上百倍之间不同的算法和应用也将实现不同程度的提升。
目前NOR FLASH存内计算技术已经在单芯片中支持了约300M左右的深度学习权重参数无需额外的内存即可进行计算。这使得该技术能够满足大部分AI场景的需求。智能语音模型和端侧图像推理模型的大小通常在几百K到几十兆之间而NOR FLASH存内计算芯片却能轻松胜任这些任务。
存内计算技术不仅能够支持主流的8比特模型精度而且还在研发高达16比特的解决方案以满足更高要求的极限场景。王绍迪表示知存科技的目标是未来存内计算技术能够覆盖60%-70%的AI应用为各种场景提供高效、低功耗的计算解决方案。
知存科技在存内计算技术上的技术水平领先业界3-4年。早在2012、2013年郭昕婕博士就开始研究基于NOR FLASH的存内计算技术。与其他公司相比知存科技投入研发的时间更早经历了一系列流片迭代积累了大量的技术经验。存内计算涉及到的设计挑战包括控制电路、模拟电路、编程技术、可靠性设计和架构设计等方面。特别是模拟设计方面由于FLASH进行的是模拟计算需要满足数字电路算法的要求这对模拟运算提出了严格的要求。
存内处理 “存”与“算”距离更近但电路设计仍然是分离的 计算由存储器内部的独立计算单元完成。
基于存内计算的语音芯片的实现挑战
深度学习已广泛应用于各类人工智能任务但传统的深度学习加速器在面向数据流的计算架构优化上仍受制于传统冯·诺依曼体系结构所带来的「存储墙」问题。频繁的计算单元与存储单元间数据搬移导致了巨大的能耗迫切需要创新性的解决方案。
存内计算技术computing-in-memoryCIM崭露头角成为解决「存储墙」问题的有效途径。然而传统存内计算仅支持有限的运算例如向量内积。为了支持完整的AI应用一支团队在可重构计算架构的基础上融合了存内计算技术成功设计了一款数模混合计算芯片代号为Thinker-IM。这一创新性的芯片在语音识别应用中展现出了卓越的能耗表现。 挑战一需要设计融合多个 SRAM-CIM 单元的计算架构和数据流调度方案。一般情况下单个 SRAM-CIM 无法存下 DNN 中的全部权重。因此需要多个 SRAM-CIM 单元协同计算需要考虑如何组织它们的计算方式。 挑战二需要针对复杂 AI 任务设计多比特输出 SRAM-CIM 单元。对于简单 AI 任务如手写体识别SRAM-CIM 单元 1 比特输出精度可以满足识别需求。但对于复杂的识别任务如语音识别SRAM-CIM 单元 1 比特输出就会导致 Partial Sum部分和的精度损失影响最终识别精度。 挑战三RNN 推理过程是一种时域上的迭代计算其计算过程相当耗时。我们发现在二值 RNN 中的累加过程中存在一些冗余计算。见图 2©在累加过程中如果中间数据足够大而超过剩余累加的最大值将保证最终结果大于 0。此时剩余累加周期的计算就是冗余的如能去除这些计算将能够有效加速 RNN 计算。 Thinker-IM 架构如图所示主要包括语音信号处理部分和基于 CIM 的 RNN 计算引擎。芯片设计中三项关键技术分别针对性解决了上述三个问题。 参考文献
1.中国科学院-基于静态随机存取存储器的存内计算研究综述电路功能以及应用 2.知存科技 3.Thinker 人工智能芯片团队 清华大学微电子所 4.存内计算白皮书
