存算一体相关论文
为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势，对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研，对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺......
当前,随着“摩尔定律”逐步走到尽头,由冯·诺依曼架构所构成的计算体系已经无法满足人工智能等应用对算力的需求。因此,如何有效......
基于CMOS器件的传统冯·诺依曼计算架构愈发难以满足智能化发展日益增长的计算能效和速度需求,探寻新物理原理的基础器件并在此基......
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随着通用人工智能技术的发展,传统的冯·诺依曼计算架构遇到了诸多瓶颈,探索一种能够加速处理海量数据的全新计算架构成为了当今世......
随着深度学习的快速发展,人工神经网络已经在日常生活和生产工作中的各个方面得到了广泛的应用。相比于生物神经元模型,基于传统计......
神经网络多采用冯·诺依曼架构计算机软件的形式进行工作,但随着神经网络结构愈发复杂、规模日益增大,在计算机上实现神经网络面临......
基于非冯诺依曼架构的存算一体（Computing-In-Memory,CIM）芯片在处理卷积神经网络算法领域展现了独特的优势。该架构芯片的核心组成......
目前,基于各种神经网络算法的智能设备应用渗透到各行各业,这需要巨大的计算量与存储量作为支撑,而提供神经网络边缘计算的硬件平......
基于阻变器件的存算一体神经网络加速器需在架构设计初期进行仿真评估,确保神经网络精度符合设计要求,但传统阻变神经网络加速器的......
随着大数据时代的到来,智能物联网以及人工智能的快速发展和普及,基于CMOS工艺的传统的半导体器件以及相关的集成电路面临着巨大的......
阻变存储器(Re RAM)具有单元结构简单、功耗低、尺寸可缩小性好、集成度高和访存速度快等突出优点,在实现高能效计算系统方面具有......
近年来,随着各种智能电子设备,物联网以及人工智能的发展,非易失性存储器市场不断扩大。基于电荷存储的闪存是非易失性存储器市场......
浮栅器件(Flash)能够将存储和计算的特性相结合,实现存算一体化,但是单个浮栅单元最多只能存储位宽为4 bit的数据。面向Nor Flash,......
提出一种基于NOR Flash的存算一体模拟乘加电路以及相应的偏置电路,运用NOR Flash工作于深线性区的I-V特性,实现模拟乘累加运算。......
最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)......
存算一体加速器因其高能效和低功耗的特点受到广泛关注,但在神经网络模型与存算一体加速平台之间缺乏高效的自动化映射工具.为了改......
信息时代产生的海量数据驱动着计算机存储架构的革新,高性能的非易失性存储器和存算一体的神经形态计算成为存储体系的发展方向.首......
提出了一种基于磁随机存储器(Magnetic Random Access Memory,MRAM)的通用型存算一体处理(Porcessor in Memory,PIM)宏架构,可工作......
提出一种基于NOR Flash的模拟卷积运算单元,与同类模拟卷积运算单元相比具有高精度、高能耗比、低噪声的特点。该单元采用存算一体......
非易失逻辑作为一种极具发展前景的非冯计算架构,能够实现单元层面的计算、存储功能融合,缓解传统计算架构中由于数据频繁搬运带来......
随之CMOS工艺进入7nm制程时代,摩尔定律确定的“摩尔时代”即将终结,微电子行业迫切地需要新一代器件来引导整个行业往下发展。此......
现代电子设备朝着智能化、轻量化、便携化快速发展,但是智能大数据处理挑战与冯·诺依曼计算架构瓶颈成为当前电子信息领域的关键......
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