本文介绍: 为了降低训练时权重矩阵更新的延迟和能耗,TIME采取了权重矩阵复用的方法,与其他方法不同,它不是复制多份权重矩阵,而是通过特殊的数据映射操作来消除拷贝操作的写入开销。其独特的结构中使用PCM单元存储权值的高位,而电容器单元存储权值的低位,巧妙地平衡了计算的稳定性和存储的寿命。本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理,并探讨几个引人注目的代表性工作,如DPE、ISAAC、PRIME等,它们在神经网络和图计算应用中表现出色,为我们带来了前所未有的计算体验。携手向前,踏上计算的无限征程。
在当今计算领域中,存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理,并探讨几个引人注目的代表性工作,如DPE、ISAAC、PRIME等,它们在神经网络和图计算应用中表现出色,为我们带来了前所未有的计算体验。
窥探向量乘矩阵的存内计算原理
生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律,在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量乘矩阵操作。演示了一个2×1的向量(V1, V2)与一个1×2的向量(G1, G2)T相乘的过程,其中ReRAM阻值以(G1, G2)T表示,电压则以(V1, V2)表示。基于基尔霍夫定律,比特线上的输出电流便是向量乘矩阵操作的结果。将这一操作扩展,将矩阵存储在ReRAM阵列中,通过比特线输出相应的结果向量。
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。