【摘 要】
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Artificial intelligence(AI)processes data-centric applications with minimal effort.However,it poses new challenges to system design in terms of computational speed and energy efficiency.The traditional von Neumann architecture cannot meet the requirements
【机 构】
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School of Integrated Circuits,Anhui University,Hefei 230601,China
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Artificial intelligence(AI)processes data-centric applications with minimal effort.However,it poses new challenges to system design in terms of computational speed and energy efficiency.The traditional von Neumann architecture cannot meet the requirements of heavily data-centric applications due to the separation of computation and storage.The emergence of computing in-memory(CIM)is significant in circumventing the von Neumann bottleneck.A commercialized memory architec-ture,static random-access memory(SRAM),is fast and robust,consumes less power,and is compatible with state-of-the-art tech-nology.This study investigates the research progress of SRAM-based CIM technology in three levels:circuit,function,and applic-ation.It also outlines the problems,challenges,and prospects of SRAM-based CIM macros.
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