- 存算一体架构（CIM）
- 光学参量振荡器（DOPO）：CIM的核心器件，利用量子涨落实现自旋模拟
- Compute in-Memory with Non-Volatile Elements for Neural Networks: A Review from a Co-Design Perspective
- 🔹主题：非易失性存储器（NVM）用于计算内存（CIM）系统的交叉阵列实现与协同设计
- 一、NVM交叉阵列实现重点（以推理为主）
- 💡 实现特征：
- 二、不同NVM器件的实现与评估（Section 4.1）
- ✅ RRAM
- ✅ MRAM
- ✅ PCM
- 三、关键挑战与差异分析（Section 4.2）
- ✴️ 共性挑战（4.2.1）
- ⚖️ 与传统数字存储的差异（4.2.2）
- 📊 NVM材料对比（4.2.3）
- 四、全模拟计算与设计考量（Section 4.2.4-4.2.5）
- 🧠 全模拟训练器件要求：
- 🧩 阵列/Tile设计考虑：
- 五、协同设计流程（Section 4.3）
- 🧩 Co-Design 目标：
- 🔄 协同流程核心阶段：
存算一体架构（CIM）
存算一体架构（CIM）
4月15日修改
什么是存算一体架构？
存算一体架构（Compute-in-Memory Architecture，CIM）是一种新兴的计算机体系结构，旨在通过将计算单元直接集成到存储器中或非常靠近存储器的地方，来克服传统冯·诺依曼架构中存在的“存储器墙”瓶颈。在传统的冯·诺依曼架构中，处理器（CPU/GPU）和存储器是分离的，数据需要通过总线在两者之间频繁地传输，这导致了延迟增加、能耗升高以及性能瓶颈。
存算一体架构的核心思想是将计算能力嵌入到存储器中，使得数据在存储器内部或极短的距离内即可完成计算，从而显著减少了数据在处理器和存储器之间的移动，提高了计算效率和能效。
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