【摘 要】
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）在视觉感知领域实现了优秀的分类效果,甚至超越了人类的视觉水平。但是随着网络发展,大规模的训练数据集和大而深的神经网络结构,使得CNN带来高精度的同时也面临着存储的能效和带宽瓶颈,因此如何进一步降低静态随机存取存储器（Static Random Access Memory,SRAM）的能耗,使CNN实现更高能效的计算,
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）在视觉感知领域实现了优秀的分类效果,甚至超越了人类的视觉水平。但是随着网络发展,大规模的训练数据集和大而深的神经网络结构,使得CNN带来高精度的同时也面临着存储的能效和带宽瓶颈,因此如何进一步降低静态随机存取存储器（Static Random Access Memory,SRAM）的能耗,使CNN实现更高能效的计算,具有重要意义。为解决CNN发展面临的存储瓶颈,本文基于课题组在SRAM方面的研究经验,采用SMIC 14nm工艺设计了一款面向CNN的低功耗SRAM存储阵列并完成流片和测试工作。为了满足CNN对大带宽SRAM的需求并降低读写能耗,区别于传统SRAM采用列选择的设计架构,宽输入输出（Input Output,IO）SRAM取消列选功能并将IO宽度扩展了3倍,此外译码电路设计采用两级译码结构以降低其译码延迟,时序电路设计采用复制位线技术以减小工艺变化对SRAM读写时序的影响。芯片测试结果显示,在0.48V到0.9V工作电压下,SRAM正确率为100%;在0.72V、0.8V和0.88V工作电压下,每bit平均读写功耗分别为0.0139A/MHz、0.0157A/MHz和0.0187A/MHz,相较于改进前分别降低了66.98%、65.4%和62.15%。本文基于英伟达深度学习加速器（NVIDIA Deep Learning Accelerator,NVDLA）给出CNN能耗模型并预测了宽IO SRAM对CNN计算能效的优化效果。CNN能耗模型说明卷积运算能耗主要包括SRAM能耗和乘加（Multiply Accumulate,MAC）能耗,占比分别为51.39%和48.61%。本文将宽IO SRAM模型替换列选（Column MUX,CMUX）为4的典型SRAM模型并保持其他架构参数不变,能耗分析结果表明CMUX=1的宽IO SRAM可以减少64.76%的SRAM能耗并使CNN计算能效提升33.28%。
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