微电子所等在高能效浮点存内计算方面取得进展

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<正>近年来,存内计算架构成为人工智能加速芯片的重要研究方向。存内计算架构能够降低数据访问开销,显著提升神经网络等智能算法的能效。目前,针对存内计算芯片的研究集中在定点存内计算领域,现有浮点存内计算的实现方案采用近存电路、指数-底数分离、浮点-定点转换等方式,面临较低并行度或较多浮点运算周期的挑战,难以实现高能效和高性能。考虑到更大规模网络模型和复杂任务的需求以及浮点运算在神经网络训练过程中的必要性,浮点运算功能对于未来存内计算芯片非常重要。
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