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清华微电子所团队提出AI芯片的存储优化新方法

清华微电子所博士生涂锋斌报告现场 ISCA是计算机体系结构领域的顶级会议。本次大会共收到378篇投稿,收录64篇论文,录用率仅为16.9%。本文是今年中国唯一被收录的署名第一完成单位的论文。尹首一副教授为本文通讯作者,论文合作者还包括清华大学微电子所魏少军教授和刘雷波教授等。 随着人工智能应用中神经网络规模的不断增大,计算芯片的大量片外访存会造成巨大的系统能耗,因此存储优化是人工智能计算芯片设计中必须解决的一个核心问题。可重构研究团队提出一种面向神经网络的新型加速框架:数据生存时间感知的神经网络加速框架(RANA)。RANA框架采用了三个层次的优化技术:数据生存时间感知的训练方法,混合计算模式和支持刷新优化的eDRAM存储器,分别从训练、调度和架构三个层面优化整体系统能耗。实验结果显示,RANA框架可以消除99.7%的eDRAM刷新能耗开销,而性能和精度损失可以忽略不计。相比于传统的采用SRAM的人工智能计算芯片,使用RANA框架的基于eDRAM的计算芯片在面积开销相同的情况下可以减少41.7%的片外访存和66.2%的系统能耗,使人工智能系统的能量效率获得大幅提高。 数据生存时间感知的...

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