存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相...存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相结合的方式来减少数据的搬移,极大地提升了计算效率。MRAM作为最有潜力的新一代非易失存储器件,被视为构建高效存内计算架构的有力候选者。以MRAM为基础构建的存内计算根据计算过程的不同可分为MRAM模拟存内计算和MRAM数字存内计算。数字存内计算又可以根据数字逻辑产生的方式分为MRAM写入式存内计算、MRAM读取式存内计算以及MRAM近存计算。MRAM模拟存内计算利用高并行度摊销能耗,在单位面积上,吞吐量和能效都具有数字存内计算无法比拟的优势,但也因其易受PVT影响等特征在实际应用中有所限制。MRAM数字存内计算实现方式多样,写入式存内计算几乎消除了存储器外的数据搬移,虽然当前工艺下的MRAM所需的翻转能耗和时延过大,导致该方式一直停留在仿真阶段,但不妨碍该存内计算是缓解“内存墙”最有效的手段之一;读取式存内计算严重依赖于读取放大器的功能设计,在相关领域有所发展,但所受限制较大;近存计算是当前MRAM非易失器件和CMOS电路在计算速度和计算能效差异较大的情况下,融合两者优势的优解,在实际应用中具有巨大的益处。展开更多
文摘存内计算(CIM,Computing in Memory)是一种为缓解“内存墙”和“功耗墙”而出现的新兴架构。因CPU处理器和存储器速度发展不均衡性,冯·诺依曼架构这类中央处理器与存储器分离的结构逐渐失去其优越性。存内计算提出以计算和存储相结合的方式来减少数据的搬移,极大地提升了计算效率。MRAM作为最有潜力的新一代非易失存储器件,被视为构建高效存内计算架构的有力候选者。以MRAM为基础构建的存内计算根据计算过程的不同可分为MRAM模拟存内计算和MRAM数字存内计算。数字存内计算又可以根据数字逻辑产生的方式分为MRAM写入式存内计算、MRAM读取式存内计算以及MRAM近存计算。MRAM模拟存内计算利用高并行度摊销能耗,在单位面积上,吞吐量和能效都具有数字存内计算无法比拟的优势,但也因其易受PVT影响等特征在实际应用中有所限制。MRAM数字存内计算实现方式多样,写入式存内计算几乎消除了存储器外的数据搬移,虽然当前工艺下的MRAM所需的翻转能耗和时延过大,导致该方式一直停留在仿真阶段,但不妨碍该存内计算是缓解“内存墙”最有效的手段之一;读取式存内计算严重依赖于读取放大器的功能设计,在相关领域有所发展,但所受限制较大;近存计算是当前MRAM非易失器件和CMOS电路在计算速度和计算能效差异较大的情况下,融合两者优势的优解,在实际应用中具有巨大的益处。
