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HW框架,最小化算法精度退化,数据移动,能源消费款加速器(佐治亚理工学院)


这个新研究论文题为“一个Algorithm-Hardware合作设计框架,克服缺陷的混合信号款加速器”是佐治亚理工学院的研究人员发表的。根据论文的文摘,“近年来,在内存中处理(PIM)基于混合信号设计已经被提议作为能源和area-efficient解决方案具有超高流量加速com款……»阅读更多

波利尼西亚,一个新颖的硬件/软件协同设计内存HTAP数据库


从苏黎世联邦理工学院的一组研究人员、谷歌和伊利诺伊大学厄最近发表技术论文题为“波利尼西亚:使高性能和节能混合事务与硬件/软件合作设计/分析数据库”。抽象(部分)“我们提出了波利尼西亚,一个硬件软件协同设计系统内存HTAP[混合事务/肛门……»阅读更多

苏黎世联邦理工学院:PIM(在内存中处理)架构,UPMEM &拘谨的基准


新论文技术题为“基准测试一个新的范式:一个真正的实验分析Processing-in-Memory架构”由苏黎世联邦理工学院的研究人员。研究人员提供一个综合分析的第一个真实的PIM普及架构,UPMEM,并介绍的(Processing-In-Memory基准),基准套件16从不同的应用程序工作负载区域形成……»阅读更多

为CNN SOT-MRAM-based CIM架构模型


新的研究论文为卷积神经网络“内存计算架构基于自旋轨道转矩MRAM”,国立台湾大学,大学,钟元基督教大学。抽象的“最近,大量研究调查计算内存(CIM)体系结构神经网络克服内存瓶颈。因为它的低延迟、高energ……»阅读更多

研究部分:4月19日


处理器能力预测来自杜克大学的研究人员,部门研究,和德州农工大学开发了一个人工智能预测一个处理器的功耗的方法,返回结果超过一万亿次每秒的同时消耗很少的能量本身。“这是一个深入研究的问题,一直依赖额外的电路来解决,“说Zhiy……»阅读更多

基准测试Memory-Centric计算系统:分析真正的Processing-in-Memory硬件


抽象的“许多现代神经网络推理和图形处理等工作负载从根本上内存受限的。对于这样的工作负载,内存和CPU之间的数据移动核心实施重大开销方面的延迟和能量。通信发生的一个主要原因是,通过一个狭窄的总线延迟和带宽有限,高和低数据重用memory-bo……»阅读更多

SparseP:对有效的稀疏矩阵向量乘法真实Processing-In-Memory系统


抽象的“数家制造商已经开始商业化到达Processing-In-Memory (PIM)架构。到达PIM体系结构的地方简单的核接近DRAM银行和能产生显著的性能和能量通过减轻数据访问成本提高并行应用程序。真正的PIM系统可以提供高水平的并行性,大总内存bandwi……»阅读更多

硬件架构和软件堆栈基于商业DRAM的PIM技术


文摘:“新兴应用,如深层神经网络芯片外高内存带宽的需求。然而,在严格的物理约束的系统和芯片包板,它变得非常昂贵的进一步增加片外存储器的带宽。此外,传输数据在内存层次结构构成的系统总能耗的大部分,以及……»阅读更多

电力/性能:8月25日


人工智能架构优化赖斯大学的研究人员,斯坦福大学、加州大学圣芭芭拉分校和德州农工大学提出了优化以数据为中心的两个互补的方法处理。第一,叫做及时、架构开发“processing-in-memory”(PIM)。一个有前途的PIM平台电阻随机存取存储器,或ReRAM。Whil……»阅读更多

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