內存計算IMC用于人工智能加速方面的研究進展
內存計算
內存計算(In-memory Computing ,簡稱IMC)似乎是EnCharge AI實現高效率和低功耗的關鍵因素。該公司在其網站上列出了2019年、2020年和2021年的四份出版物，展示了他們在改善IMC用于人工智能加速方面的研究進展。
他們最早的出版物指出，機器學習計算嚴重依賴于矩陣向量乘法(MVM)，雖然數字加速器相對于普通處理器提供了10-100倍的能效和速度改進，但這些收益主要是在計算方面，而不是在內存訪問方面，即所謂的“內存墻”。在內存中來回移動數據在功耗和時間上都有很高的成本。
雖然IMC可以降低功耗和延遲，但在讀取內存位時，需要權衡更差的信噪比(SNR)。信噪比問題在異構系統中對IMC的擴展提出了挑戰，而異構系統是最有可能在實際應用中使用IMC的場景。
2020年，該研究團隊致力于解決信噪比問題，開發了一種利用charge-domin IMC的可編程異構架構和配套的軟件堆棧。原型基于65納米CMOS實現。
2021年，該團隊引入了基于電容模擬計算，以提高從二進制矢量輸入到5-b矢量輸入的動態范圍，并在協同設計算法方面取得了進展，改善了內存映射。
審核編輯：劉清
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原文標題：EnCharge AI在內存計算領域的新突破
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