存内计算加速器设计揭秘：基于SRAM的创新实践

"智东西公开课-基于SRAM的存内计算加速器设计与实现-苹芯科技CTO章尧君.pdf" 这篇文档是关于存内计算加速器的讲解，由苹芯科技的首席技术官章尧君分享。存内计算是一种新兴的计算模式，旨在解决传统计算架构中存储效率低下和能耗高的问题。课程主要涵盖了以下几个核心知识点： 1. 市场和技术双重驱动的存内计算爆发：随着互联网和深度学习的发展，数据量呈现爆炸式增长，对计算能力的需求也在急剧增加。传统的计算架构无法满足这种需求，因此催生了存内计算技术的发展。根据 Ark Invest 的报告，预计到2037年，深度学习的市场规模将达到30万亿美元，远超过互联网的2万亿美元，这预示着存内计算的巨大潜力。 2. 存内计算技术背景与原理：存内计算试图通过将计算操作更靠近数据存储位置来减少数据传输，从而提高能效和计算速度。在传统计算架构中，频繁的数据读取和写入是能耗的主要来源。存内计算通过减少数据在存储器和处理器之间的移动，降低了能量消耗。 3. 基于SRAM的存内计算结构：静态随机存取内存（SRAM）因其高速度和低延迟特性，成为存内计算的理想选择。这种结构将计算单元直接集成在存储阵列中，使得计算可以在存储数据的同一位置进行，减少了传统架构中的数据搬运，提高了整体性能。 4. 存内计算的软硬件协同设计：实现存内计算不仅需要创新的硬件架构，还需要与之匹配的软件优化。软件层面需要设计新的编程模型和算法，以适应存内计算的特性，同时充分利用硬件的计算能力。软硬件的协同优化是充分发挥存内计算优势的关键。 课程还可能涉及了其他主题，如传统结构下的存储效率问题，以及各种解决方案，例如片上缓冲、高带宽内存、逻辑芯片和内存之间的中介层，甚至是3D堆叠内存等近内存计算方案。这些方法都是为了减少访问存储器的能量成本，提高计算效率。 这份资料深入探讨了存内计算的市场趋势、技术原理以及具体实现，对于理解这一领域的最新发展和挑战具有重要价值。