為了克服CPU和GPU的限制，為人工智能推理工作負載專門設計了創新型硬件加速器，實現高效和優化的處理，同時最大限度地減少能耗。人工智能應用中，此類加速器通過采用專用運算符(池化、激活功能、規范化等)來實現優化的數據流。數據流引擎是矩陣乘法單元，這是一個大型處理元件陣列，能夠有效地處理大型矩陣向量乘法、卷積和許多更復雜運算。大多數神經網絡都是基于矩陣乘法運算的。
 
    為了進一步優化能源效率，人工智能加速器已經實現了一些新技術，如近內存計算。近內存計算將處理單元集成在內存子系統中，從而實現更快的近內存數據處理，從而減少與數據傳輸相關的能耗。最近，又出現了采用“非標準”技術的一些新解決方案，如存內計算或尖峰神經網絡(SNN)。要實現高效能人工智能推理，這些都是最具吸引力的解決方案。
 
    存內計算直接在內存中進行電路級計算，免去了數據傳輸，提高了處理速度。處理可以以模擬或數字方式進行，可利用不同的存儲技術，如SRAM、閃存或新的NVM(RRAM、MRAM、PCRAM、FeFET等)。這種方案特別有利于涉及大型數據集的復雜人工智能任務。SNN還代表了人工智能推理的一種創新解決方案：它們通常由通過尖峰進行通信的互連節點組成，能夠模擬復雜的時間過程和基于事件的計算，這對于處理時間敏感數據或模擬人腦行為等任務很有用。


本文關鍵詞：MRAM

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