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標(biāo)簽:存內(nèi)計算

微電子所在存內(nèi)計算處理器上取得進展

存內(nèi)計算(CIM)芯片相比傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)芯片在宏單元層級實現(xiàn)了高能效,但系統(tǒng)層級的復(fù)雜周邊電路使得系統(tǒng)能效仍然受限,系統(tǒng)/宏單元能效比通常低40%,使其在面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域仍然存在一些挑戰(zhàn)。此外,對存儲主導(dǎo)(例如推薦系統(tǒng)的嵌入...

張 妮娜張 妮娜業(yè)界動態(tài)
美國杜克大學(xué)教授陳怡然:人工智能應(yīng)用開發(fā)的PIM解決方案-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務(wù)平臺

美國杜克大學(xué)教授陳怡然:人工智能應(yīng)用開發(fā)的PIM解決方案

傳統(tǒng)馮諾依曼體系在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里被認(rèn)為不是十分有效,因為有幾個問題,第一個問題是計算和存儲分開,導(dǎo)致存儲增長態(tài)勢跟計算增長態(tài)勢不一致,在過去這些年里隨著主頻不斷地提高,片上多核的引入,差別會一直在增大。

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