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SESSION 34 - Compute-In-Memory.pdf

上传人: 2*** 编号:154977 2024-02-04 306页 17.23MB

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本文主要介绍了几种新型计算存储技术在人工智能应用中的研究进展。首先,提出了一种基于POSIT数据格式的计算存储单元,通过动态比特宽度适应不同的数据分布,实现了高能效的AI应用。其次,介绍了一种混合域的SRAM计算存储单元,通过模拟突触可塑性实现神经网络中的学习,并验证了其在14nm工艺平台上的性能。此外,还介绍了一种基于ReRAM的非易失性计算存储单元,通过优化权重编码和多比特输入压缩,实现了高能效的浮点计算。最后,提出了一种塑料计算存储单元,通过复用采样电容和多元素稀疏感知控制,降低了ADC的硬件成本。这些研究展示了计算存储技术在人工智能应用中的巨大潜力,为未来的芯片设计提供了新的思路。
计算存储一体化技术如何提高AI应用效率? 非易失性计算存储一体化技术在边缘计算中的应用前景如何? 计算存储一体化技术如何实现高能效比?
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