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『7点科技』端侧智能存算一体芯片的需求、现状与挑战( 五 )


4.5RRAM/PCM/MRAM二值存算一体
基于RRAM/PCM/MRAM的二值存算一体主要有两种方案 。 第一种方案是利用辅助外围电路 ， 跟上述SRAM存算一体类似 ， 如图8(a)所示为一种典型的可重构存算一体实现方案[35] ， 其可以在存储应用与存算一体应用之间进行切换 。 由于RRAM/PCM/MRAM非易失性电阻式存储原理 ， 其具有不同的电路实现方式 ， 具体参考[35-37] 。 第二种方案是直接利用存储单元实现布尔逻辑计算[28,38-41] ， 如图8(b)所示 ， 这种方案直接利用存储单元的输入输出操作进行逻辑运算 ， 根据不同存储器存储单元的结构与操作方法不同 ， 可以有不同的实现方式 ， 具体可以参考[28,38-41] 。
应用前景与挑战
存算一体芯片技术 ， 尤其是非易失性存算一体芯片技术 ， 因其高算力、低功耗、低成本等优势 ， 未来在AIoT领域具有非常大的应用前景 。 存算一体芯片大规模产业化的挑战主要来自两方面：
(1)技术层面:存算一体芯片涉及器件—芯片—算法—应用等多层次的跨层协同 ， 如图9所示 。 例如 ， 细分应用场景的不同性能需求决定了神经网络算法与芯片的设计 ， 算法依赖神经网络框架、编译、驱动、映射等工具与芯片架构的协同 ， 芯片架构又依赖器件、电路与代工厂工艺 。 这些对存算一体芯片的研发与制备都是相当大的一个挑战 ， 尤其需要代工厂的支持 。 特别是基于新型存储介质的存算一体技术 ， 器件物理原理、行为特性、集成工艺都不尽相同 ， 需要跨层协同来实现性能(精度、功耗、时延等)与成本的最优 。
(2)产业生态层面:作为一种新兴技术 ， 想要得到大规模普及 ， 离不开产业生态的建设 ， 需要得到芯片厂商、软件工具厂商、应用集成厂商等的大力协同、研发、推广与应用 ， 实现性能与场景结合与落地 ， 尤其在面对传统芯片已经占据目前大部分已有应用场景的前提下 ， 如何突破新市场、吸引新用户是快速产业化落地的关键 。 英伟达GPU的成功给出了很好的启示与借鉴 。 一方面需要优化工具与服务 ， 方便用户使用;另一方面需要尽量避免竞争 ， 基于存算一体芯片的优势 ， 开拓新应用、新场景、新市场 ， 创造传统芯片无法覆盖的新型应用市场 。
郭昕婕,王绍迪.端侧智能存算一体芯片概述[J].微纳电子与智能制造,2019,1(2):72-82.
GUOXinjie,WANGShaodi.Continuousperceptionintegratedcircuitsandsystemsforedge-computingsmartdevices[J].Micro/nanoElectronicsandIntelligentManufacturing,2019,1(2):72-82.
《微纳电子与智能制造》刊号：CN10-1594/TN
主管单位：北京电子控股有限责任公司
主办单位：北京市电子科技科技情报研究所
北京方略信息科技有限公司
【end】
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