- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏司钰秘籍
存内领域前沿,基于忆阻器的存内计算----浅析忆阻存内计算
一.概念浅析 1.存内计算 存内计算（In-Memory Computing，简称 IMC）是一种将数据处理和存储紧密结合在一起的计算方式。 由于数据处理在存储设备内完成，不需要将数据传输到处理器进行计算，因此可以提高系统的效率和响应速度。此外，存内计算还可以通过利用存储设备的并行性，实现高效的并行计算。 3.基于忆阻器的存内计算 忆阻器作为一种新颖的存储器技术，具有非易失性、快速切换和低操作能耗等优异特性，成为面向新型人工智能的存内计算系统的候选之一。 四.存内计算的实验研究 在布尔计算方面 ，忆阻器的出现为物理实现实 质蕴涵逻辑提供了很好的机会。 这一工作展示了忆阻器件在存内计算领域的巨大潜力 ，提供了高效的存内计算的可行方案 。
2.8K12编辑于 2024-04-04 - 来自专栏技术汇总专栏
窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算
原文：窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中，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。 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。 ISAAC (University of Utah) ISAAC是专为神经网络推理设计的存内计算架构，其多个存内计算阵列通过C-mesh片上网络连接。 逐鹿存内计算的新时代随着计算领域不断演进，存内计算技术如一匹矫健的鹿儿，勇敢地迎接着新时代的挑战。
71320编辑于 2024-01-30 - 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
存内计算：释放潜能的黑科技
什么是存内计算？ 存内计算技术是一种新型的计算架构，它将存储器和计算单元融合在一起，以实现高效的数据处理。存内计算技术的优势在于能够消除数据搬运的延迟和功耗，从而提高计算效率和能效比。 存算一体芯片的应用前景广泛，特别适用于人工智能、大数据处理、图像处理、自然语言处理等领域。 存内计算算法：存内计算算法是存内计算技术的另一重要组成部分，它是实现存内计算的关键。 存内计算算法的发展将会对存内计算技术的应用和发展产生重要影响。 存内计算应用：存内计算技术的应用领域非常广泛，包括人工智能、大数据处理、图像处理、自然语言处理等领域. Top In-Memory Computing Companies Top ranked companies for keyword search: In-Memory AND Computing [2] 存内计算最强科普 [3] 存内计算正式进入主流 [4] 存内计算技术发展趋势分析
97110编辑于 2024-03-28 【论文合集】- 存内计算加速机器学习
本章节论文合集，存内计算已经成为继冯.诺伊曼传统架构后，对机器学习推理加速的有效解决方案，四篇论文从存内计算用于机器学习，模拟存内计算，对CNN/Transformer架构加速角度阐述存内计算。 然而，将内存重新用于计算会带来关键问题：1）使用何种类型的CiM：考虑到众多模拟和数字CiM，需要从系统角度确定它们的适用性；2）何时使用CiM：机器学习推理包括具有各种内存和计算要求的工作负载，难以确定何时 本文重点研究了负责计算和及时互联的潜力，并展示了一种创新的AiMC架构——AiDAC，它有三个关键贡献：（1）AiDAC通过采用电容器分组技术增强了多位计算效率并减少了数据转换时间；（2）AiDAC首次采用行驱动器和列时间累加器实现了大规模 CIM允许在内存单元内计算，从而实现更快的数据处理和降低功耗。高效的编译器算法是利用分块CIM架构潜力的关键。 （CiM）已成为缓解限制Von-Neuman架构的带宽和芯片内互连瓶颈的突出解决方案。
46210编辑于 2024-05-21- 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
存内计算——发展史与近期成果
存内计算，或许是一个可靠的答案。 二、近代的存内计算 2010年后，大数据驱动应用发展迅猛，数据量呈现指数级暴增[2]。 随后，诸如PRIME、ISAAC等基于乘累加的存内计算架构以及基于逻辑操作、搜索操作的存内计算相关研究被提出[2]。 图 2 PRIME架构示意图[4] 2021年开始，存内计算相关产品逐步落地。 包括三星、海力士、TSMC在内的国际巨头以及Mythic等公司经过技术沉淀，已经开始试产存内计算芯片，三星展示了基于HBM2-PIM技术的存内计算芯片、海力士展示了GDDR6-AiM的样品，TSMC展示了其在 图 4 WTM-8系列芯片示意图[11] （2）感存算技术 感存算技术实际上就是在存内计算技术中加上了传感，感存算一体架构为集传感、储存和运算为一体的架构，解决冯诺依曼架构的数据搬运的功耗瓶颈的同时与传感结合提升整体效率
1.6K10编辑于 2024-02-01 - 来自专栏存内计算加速大模型
存内计算技术大幅机器学习算法的性能
二.存内计算的优势传统的计算架构在神经网络训练中存在着数据搬运的瓶颈问题，而存内计算通过在存储单元中嵌入计算单元，实现了计算和存储的无缝衔接。 而存内计算通过将计算操作直接嵌入存储单元，实现了本地计算，降低了数据搬运的成本，提高了计算效率。此外，存内计算还在存储设备中引入了更多的智能。 def forward(self, x):# 在存储单元中进行计算x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x# 创建一个使用存内计算的模型实例accelerated_model 自适应存内计算： 研究如何在不同计算场景下自适应地使用存内计算，以实现更灵活的神经网络加速。跨领域合作： 推动存内计算技术与其他领域的融合，如物联网、医疗、自动驾驶等，拓展存内计算的应用场景。五. 此外，制定通用的存内计算标准和接口，以促进不同硬件和软件之间的互操作性，也是解决挑战的重要一步。六. 存内计算在实际应用中的案例存内计算技术已经在一些实际应用中取得了显著的成果。
38500编辑于 2024-05-15 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
基于新型忆阻器的存内计算原理、研究和挑战
基于忆阻器的存内计算原理 基于忆阻器实现的存内计算可以分为几个方 面:利用二值忆阻器的逻辑运算 、利用模拟型忆阻器 的模拟计算和其他类型的存内计算。下面主要介绍 非挥发布尔运算和模拟计算的原理 。 这一工作展示了 忆阻器件在存内计算领域的巨大潜力 ，提供了高效 的存内计算的可行方案 。 ? 基于忆阻器的存内计算挑战与展望 基于冯 · 诺依曼架构硬件平台面临内存瓶颈问题 ，而基于忆阻器的存内计算是这个问题的较好解 决方案。 但是 ，目前基于忆阻器的存内计算还没有 发展成为可靠成熟的内存瓶颈解决方案 ，基于忆阻 器的存内计算依然存在着挑战 。 首先 ，忆阻器件的一致性是首要问题。 基于忆阻器的存内计算可以消除 现今冯 · 诺依曼平台存在的内存瓶颈问题。随着越 来越多的基于忆阻器的存内计算方案被提出 ，存内计算的发展也将越来越好 。
2.4K22发布于 2020-02-26 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Altera(Intel)：CXL-Type2 近存计算案例
问题意识 • 业界对CXL关注基本都落在内存扩展和分级应用上，催生了很多创业公司，但近存计算却很少被关注，除了“带头大哥”还在坚守，Type-2 设备怎么用？有哪些挑战和空间？ 2. 基于计算内存设备与标准内存设备的分层管理： • 使用内存分层技术，结合计算能力和传统内存设备。 挑战（Challenges）： 1. 2. SDK开发： • 为新的加速功能开发相关的软件开发工具包（SDK）。 3. 计算内存的成本： • 计算内存设备的成本较高，影响总体拥有成本（TCO）。 缓解措施（Mitigation）： 1. 2. 组合不同类型的内存设备： • 结合第二类（Type 2）计算内存和第三类（Type 3）内存分层技术，优化总拥有成本（TCO）。 Note：近存计算可能是基于CXL链路最漫长的探索路径，且架构上与加速计算的其他范式(GPU/TPU)类似，PCIe通道有没有超越NVlink的互联高效性，现在还无法确定，但从生态成熟度来看，市场还愿意再等另一个
58620编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存内计算加速大模型
ISSCC 2023 16.1 MulTCIM详解-存内计算在多模态领域的应用前沿论文
为了支持这样的运算，存算核中需长期存储大量权重，而这些权重的使用率极低；（2）令牌稀疏性方面，尽管可以通过令牌剪枝降低计算量，但不同模态的令牌具有不同的长度会导致跨模态注意力层产生计算空闲或流水线延时； 多模态模型带来的网络规模增大、参数剧增、训练成本提升等问题将对传统芯片架构提出挑战，而存内计算技术可以很好的应对这些问题。 存内计算技术将带来更高的能耗效率、计算效率、数据处理并行度与更低的传输延迟、计算功耗，这些特点使得存内计算芯片在多模态模型的训练、推理等场景中占据优势，有望取代传统冯﹒诺依曼架构成为新一代AI芯片的架构选择 国内知存科技已在存内计算芯片领域深耕多年，自2019年11月发布国际首个存内计算芯片产品WTM1001起，五年间已实现WTM1001量产投片、国际首个存内计算SoC芯片WTM2101验证与小批量试产投片 在未来，存内计算芯片将在多模态模型领域发挥更大的作用，为多模态模型的广泛应用提供有力支持。
71510编辑于 2024-05-21 - 来自专栏光芯前沿
非互易＋非易失磁光材料异质集成实现高性能光子存内计算
UCSB和东京工业大学的团队在NP上报道了利用非互易磁光效应材料与集成光波导器件的异质集成，实现高速（1GHz）、高效（143fJ/bit）、高可靠性（24亿次循环）的光子存内计算架构。 比如这篇NP，就是利用前面提到的原理，结合微环的双向非互易传输的特性，实现了一个光计算架构上的创新。
39510编辑于 2025-04-08 - 来自专栏光芯前沿
光子存内计算硬件架构：从相变材料到非互易磁光材料的可扩展之路
本报告是匹兹堡大学Nathan Youngblood助理教授团队，针对光子存算一体架构的可扩展性难题，基于非易失性光学材料展开的前沿技术分享，题目为Scalable Architectures 在扩展计算吞吐量方面，可利用光频率梳在频率空间实现并行计算。 不过，当前低损耗的Sb2Se3相变化材料耐久性有限，仍是研究重点。 2. 非互易磁光器件 受光环形器和高速磁光调制器等研究启发，提出非互易光子内存计算平台。 非互易＋非易失磁光材料异质集成实现高性能光子存内计算 实验显示，该器件可通过纳秒脉冲实现2位精度权重设置（受函数发生器限制），编程能量低至数百fJ/bit，速度达1ns，驱动电压为mV级， 在二维扩展方面，采用光子交叉阵列结合3D分束器和光栅耦合器，片内保持相位相干，片外仅需强度测量。通过近场图像传感器采集光栅耦合器输出，比较像素相对强度可得输出矩阵。
59310编辑于 2025-06-11 - 来自专栏LINUX阅码场
高性能计算与性能优化：访存
因而，对算力的巨大需求促使了英伟达的股价近十年内一轮又一轮地暴涨以及目前异构加速器遍地开花。所有人都知道这是块肥肉，大家都想吃上一口。 当然对于一些其他的线性代数计算库，也存在着较多的数据依赖，导致并行较为困难的情况。 2. 性能优化方法论 这一节聊聊性能优化方法论。当不同的人谈论性能优化的时候，脑子里面想的东西还不一定是同一个事。 对于现代的计算机而言，相比于访存，计算已经足够快了。为了让访存尽可能地快一点，延时尽可能地少一点，科研人员绞尽脑汁，因而有了多层cache，有了TLB，有了现代计算机架构。 再详细地说一下这个东西，当数据访存的时候，就让warp stall，而后再选一个warp进行计算，通过这种方式交错开计算和访存，让访存单元一直忙碌，带宽打满。 让多个block负责一行从而切分更多的数据块，有的时候叫做XX2D算法。
1.2K21编辑于 2024-04-19 - 来自专栏Dechin的专栏
使用numpy计算分子内坐标
换句话说，每一个残基的内坐标是保持不变的，本文主要介绍分子的内坐标表示方法。 具体表示方法 图片 代码实现 其实这个算法逻辑是很简单的，我们更多的注重一个原生算子的使用以及代码的复用。 以下是几个相关的关注点： 在计算距离、角度和二面角的过程中，我们都会使用到序列原子之间的相对矢量(B, A-1, D)，那么在计算过一次之后我们应该保存下来以供几个不同的函数使用。 在计算相对矢量的时候我们一般使用的是错位相减，比如可以使用crd[1:]-crd[:-1]，但是这里我们在计算过程中使用的是numpy.roll对数组进行滚动之后做减法，最后再去掉一个结果。 总结概要 本文主要介绍了在numpy的框架下实现的分子内坐标的计算，类似的方法可以应用于MindSpore和Pytorch、Jax等深度学习相关的框架中。 分子的内坐标，可以更加直观的描述分子内的相对运动，通过键长键角和二面角这三个参数。
54970编辑于 2023-07-09 - 来自专栏Live专区
计算文章内图片标签数量
> 适用于图片型主题.仅计算文章内使用的img标签数量.
1.3K20编辑于 2022-08-16 - 来自专栏张泽旭的专栏
Java编写银行借存利息计算器
lishu frame = new lishu(); } public lishu() { setTitle("银行借存利息计算器 panel); panel.setLayout(new BorderLayout(0, 0)); lblNewLabel = new JLabel("存款利息计算 panel.add(panel_2, BorderLayout.SOUTH); btnNewButton = new JButton("计算"); panel_1.setLayout(new BorderLayout(0, 0)); JLabel lblNewLabel_8 = new JLabel("存款利息计算 new JPanel(); panel_1.add(panel_16, BorderLayout.SOUTH); bu = new JButton("计算
2.2K10发布于 2018-12-10 - 来自专栏数据库开发优化
Milvus存算分离系列-2: target机制
而对于存算分离的架构，由于“存”和“算”发生的进程是不同的，那么如何保证数据的完整性&&一致性就是一个相比于存算一体更复杂的问题。 Milvus是怎么在存算分离架构下保证数据实时可见&&数据完整性的？这个问题的答案有2点，第一是target机制，第二是存算双写。 如上图所示，在target3-target4的这个时间段内，segment1和segment2被compact成了segment4，而且数据写入又新生成了segment5。 此时，对于client来说，有效的target=[segment3, segment4, segment5], 不应该包括segment1和2，否则会有结果数据重复的错误和重复计算的资源浪费，因此需要对 首先是‘新上旧未下’的情况，即在某个时间点，新生成segment4已经加载了，但是segment2还没卸载，此时client会看到segment2上冗余的数据。
67010编辑于 2023-09-17 - 来自专栏泽泽社
Typecho 计算文章内图片标签数量
适用于图片型主题.仅计算文章内使用的img标签数量. )>=4){ //当图片大于或等于4张时,启用此方法 for ($i=1; $i < 5; $i++) { if($i==4){ //判断是否最后一张,如果为最后一张,则进行计算
1.1K20编辑于 2023-04-17 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
MetisX：从CXL内存扩展到近存计算
MetisX：从CXL内存扩展到近存计算-Fig-2 Scale-Out 扩展限制 Scale-Out 定律面临海量数据集扩展，因‘数据重力’造成效率下降，需要重新思考 Scale-Up 的可能性。 MetisX：从CXL内存扩展到近存计算-Fig-4 1. Note：MetisX 关注到基于Switch很难满足实时计算场景的带宽和时延需求，进而提出近存计算的设想。 MetisX：从CXL内存扩展到近存计算-Fig-7 近存计算 ？ 即将推出的 CXL 计算内存 的硬件与软件设计特点： 1. 2. 从计算架构与当前热点场景之间的GAP谈起，定位到内存扩展和专用计算的需求，实现内存扩展并非只有Switch通道，还可以考虑近存计算。
38710编辑于 2025-02-11 - 来自专栏产品能力
EAS8.6 存货收发存计算期初数SQL
用户版本为EAS8.6.1，计算期初库存SQL。 为了解决期初有库存，但是本期无收发的产品，以及期初无库存，但是有收发的产品，所以后面加0的截止日期计算，本期只作为取数逻辑后期需要优化成为存错过程。 ”, “MATERIAL”.Fnumber “number”, “MATERIAL”.Fname_l2 “name”, “JBJLDW”.Fname_l2 “Baseunit”, “KF”.fname_l2 ”.Fnumber “number”, “MATERIAL”.Fname_l2 “name”, “JBJLDW”.Fname_l2 “Baseunit”, “KF”.fname_l2 “kf”, ”.Fnumber “number”, “MATERIAL”.Fname_l2 “name”, “JBJLDW”.Fname_l2 “Baseunit”, “KF”.fname_l2 “kf”,
55910编辑于 2022-12-02 - 来自专栏PowerBI战友联盟
PowerBI 动态计算周内日权重指数
在很多行业，尤其是零售业，其销售规律在一周内呈现一定的特点。 例如：平时有一种购买特点；周末有一种购买特点。 故而一周内的星期一到星期日呈现一定的权重分布。 周内日权重分布 ? 注意 以往人们也会使用类似的机制，但是由于工具的限制，无法动态计算，例如，某个地区某个店的某类产品的销售规律与全局销售规律是有差异的，这里存在地域，店铺，产品导致的差异性，因此，我们需要动态计算机制。 周内日权重指数的计算 因此，周内日权重指数应该在实际可用日中计算，为了计算的公平性，应该采用指标的平均值，而非累计。得到： ? 从趋势上来看，其规律是不变的，但从数值上来看，后者（按均值）计算显得更加合理。 统一化处理 现在的问题是，应该按照一个基准来描述这个周内日权重因子。我们按照以下方法处理： 选出权重最小的周内日，并将其权重置为1； 其他周内日则相应的按比例计算。
2.5K20发布于 2019-12-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号