存算一体SoC芯片:解决AI内存墙问题与高效运算
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更新于2024-08-03
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"基于存算一体的SoC芯片是一种融合了存储器和处理器功能的新型硬件设计,它旨在解决人工智能(AI)计算中的“内存墙”问题,即数据搬运效率低下和能耗大的挑战。传统的存储器和处理器之间存在明显的性能鸿沟,数据从低带宽的DRAM(动态随机访问存储器)搬运到高速的SRAM(静态随机访问存储器)时,能耗相差巨大。例如,搬运64-bit数据到DRAM需要5nJ的能量,而搬运到SRAM则只需要30pJ,而计算功耗仅为1pJ,数据搬运的能耗是计算的上千倍,这严重限制了AI计算的性能。
存算一体技术通过在存储单元内实现部分计算功能,如8-bit乘法和加法,实现了存储和计算的协同工作。这种技术可以利用Flash存储设备的多级存储结构,每个存储单元能处理多个数据位,从而在存储过程中执行简单的运算。通过矩阵乘法的并行化,存算一体可以显著提升运算效率,比如单个存储单元原本需要2500晶体管的运算,现在只需一个就能完成,提高了运算的并行度,从而达到100倍的效率提升。
在深度学习应用中,存算一体芯片如WTM1001和WTM2101被用于轻量级的消费电子产品中,比如本地智能语音处理,适用于智能家居、智能平板等场景。这些芯片具有低功耗(300uW-500uW)、高算力(10Gops)以及出色的运算效率(10Tops/W),通过预编译器自动映射算法,将深度学习网络中的权重映射到存算一体核,减少数据传输需求,极大地提高了计算性能。
WTM1001芯片特别针对语音AI加速器设计,其内部包含约2M个NN参数,从2020年初开始提供样片,并在同年9月进入批量试产阶段。这一创新技术不仅推动了AI硬件的发展,还为实现更高效的边缘计算和物联网设备提供了关键支撑,有助于降低功耗,提高设备的便携性和智能化程度。"
这一领域的研究和发展对于优化AI系统架构,降低功耗,以及实现更快速、节能的智能设备至关重要。随着技术的不断进步,存算一体SoC芯片有望在未来继续推动AI领域的创新和应用普及。
2021-07-26 上传
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2023-07-20 上传
2023-07-05 上传
2023-07-31 上传
2023-05-30 上传
2023-05-31 上传
2023-08-24 上传
2023-06-05 上传
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