为了克服CPU和GPU的限制，为人工智能推理工作负载专门设计了创新型硬件加速器，实现高效和优化的处理，同时最大限度地减少能耗。人工智能应用中，此类加速器通过采用专用运算符(池化、激活功能、规范化等)来实现优化的数据流。数据流引擎是矩阵乘法单元，这是一个大型处理元件阵列，能够有效地处理大型矩阵向量乘法、卷积和许多更复杂运算。大多数神经网络都是基于矩阵乘法运算的。
 
    为了进一步优化能源效率，人工智能加速器已经实现了一些新技术，如近内存计算。近内存计算将处理单元集成在内存子系统中，从而实现更快的近内存数据处理，从而减少与数据传输相关的能耗。最近，又出现了采用“非标准”技术的一些新解决方案，如存内计算或尖峰神经网络(SNN)。要实现高效能人工智能推理，这些都是最具吸引力的解决方案。
 
    存内计算直接在内存中进行电路级计算，免去了数据传输，提高了处理速度。处理可以以模拟或数字方式进行，可利用不同的存储技术，如SRAM、闪存或新的NVM(RRAM、MRAM、PCRAM、FeFET等)。这种方案特别有利于涉及大型数据集的复杂人工智能任务。SNN还代表了人工智能推理的一种创新解决方案：它们通常由通过尖峰进行通信的互连节点组成，能够模拟复杂的时间过程和基于事件的计算，这对于处理时间敏感数据或模拟人脑行为等任务很有用。


本文关键词：MRAM

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