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北京大學(xué)黃如院士團隊在“存內(nèi)計算AI芯片”領(lǐng)域取得重要研究成果

日期:2022-04-01 來源:半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)網(wǎng)閱讀:372
核心提示:北京大學(xué)集成電路學(xué)院與人工智能研究院黃如院士——燕博南助理教授課題組關(guān)于存內(nèi)計算的的學(xué)術(shù)文章,“存內(nèi)計算AI芯片”領(lǐng)域取得重要研究成果
據(jù)悉,在IEEE國際固態(tài)電路(International Solid-State Circuits Conference, ISSCC)會議上,北京大學(xué)集成電路學(xué)院與人工智能研究院黃如院士——燕博南助理教授課題組關(guān)于存內(nèi)計算的的學(xué)術(shù)文章《A 1.041Mb/mm2 27.38TOPS/W Signed-INT8 Dynamic Logic based ADC-Less SRAM Compute-In-Memory Macro in 28nm with Reconfigurable Bitwise Operation for AI and Embedded Applications》收錄于“Session 11 存內(nèi)計算與SRAM”專題(文章號11.7)。
 
據(jù)介紹,此工作提出高效的無ADC架構(gòu)SRAM存內(nèi)計算加速引擎,基于28nm工藝搭建模塊可以達到27.38TOPS/W@INT8的高能效比,同時實現(xiàn)高達1.041Mb/mm2密度,達到國際領(lǐng)先指標(biāo)并實現(xiàn)技術(shù)突破。
 
消息稱,該工作合作者有北京蘋芯科技有限公司、Neonexus Group與杜克大學(xué)。課題組獲得了北京大學(xué)人工智能研究院、北京蘋芯科技等資助。
 
此外,據(jù)了解,存內(nèi)計算芯片主要用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中海量乘加計算的加速。課題組還利用原型芯片進行了常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際演示,在ISSCC的演示環(huán)節(jié)受到廣泛好評。 
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