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摘要隨著人工智能等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算需求的持續(xù)增長,處理數(shù)據(jù)的能耗顯著增加,提升計(jì)算芯片的算力并降低功耗成為亟待解決的關(guān)鍵課題。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,信息科學(xué)與工程學(xué)院陳杰智課題組的研究成果以題為“An Efficient Flash-Based Computing-in-Memory (CIM) Demonstration of High-Precision (32-bit) Nonlinear Partial Differential Equation (PDE) Solver With Ultra-High Endurance and Reliability”的論文發(fā)表在集成電路領(lǐng)域旗艦期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers(簡稱TCAS-I)上。信息學(xué)院2021級(jí)直博生馮揚(yáng)是論文第一作者,陳杰智教授是論文通訊作者,山東大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院為第一完成單位及通訊單位。
 
  隨著人工智能等應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算需求的持續(xù)增長,處理數(shù)據(jù)的能耗顯著增加,提升計(jì)算芯片的算力并降低功耗成為亟待解決的關(guān)鍵課題。存算一體技術(shù)因其在存儲(chǔ)陣列內(nèi)集成計(jì)算單元的能力,可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算,展現(xiàn)出極高的計(jì)算能效與算力密度,成為高性能計(jì)算領(lǐng)域的重要技術(shù)之一。面對(duì)日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù),存算一體硬件支持的計(jì)算精度要求也隨之提升。特別是在以求解偏微分方程(PDE)為代表的通用型計(jì)算中,高精度存算宏單元的研發(fā)變得尤為重要。本研究通過設(shè)計(jì)閃存存算一體架構(gòu),有效提升了計(jì)算效率和精度,為解決復(fù)雜計(jì)算任務(wù)提供了重要技術(shù)支撐。
 
圖1 FNO算法及高精度存算系統(tǒng)映射原理
 
圖2 存算芯片硬件及運(yùn)算架構(gòu)
 
  基于Fourier Neural Operator (FNO) 算法,設(shè)計(jì)了32比特高精度閃存存算單元,基于硬件系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了非線性偏微分方程的求解。結(jié)合可靠性分析、電路測試以及系統(tǒng)級(jí)仿真,對(duì)該系統(tǒng)性能和魯棒性進(jìn)行了全面驗(yàn)證。測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)40ns的高速脈沖輸出,在高效求解非線性偏微分方程的同時(shí),以更低的硬件成本和更小的功耗完成復(fù)雜計(jì)算,能效高達(dá)2 TOPS/W。該技術(shù)方案為構(gòu)建高能效通用型存算一體系統(tǒng)提供了新的技術(shù)路徑。
 
  TCAS-I作為國際電路與系統(tǒng)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊,對(duì)被錄用論文的要求極高,需呈現(xiàn)創(chuàng)新性的芯片設(shè)計(jì)并提供全面的理論分析。該論文第一作者馮揚(yáng),為山東大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院2017級(jí)微納光電子科學(xué)與技術(shù)新工科試驗(yàn)班本科生,2021年直博加入陳杰智教授課題組,至今以第一作者/共同第一作者在IEEE TCAS-I、IEEETED、IEEE EDL等權(quán)威期刊發(fā)表SCI論文8篇,在集成電路國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議IEDM上發(fā)表會(huì)議論文1篇,VLSI Symposia Technology上發(fā)表會(huì)議論文2篇。
 
  上述工作得到了科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、后摩爾重大研究計(jì)劃項(xiàng)目、國家公派留學(xué)基金等多個(gè)項(xiàng)目資助。

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