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標簽 > 存內計算
存內計算,顧名思義就是把計算單元嵌入到內存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數據存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令。
存內計算是一個由來已久的概念,其主要目的是為了解決內存墻問題。
存內計算,顧名思義就是把計算單元嵌入到內存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分,計算機實施運算需要先把數據存入主存儲器,再按順序從主存儲器中取出指令,一條一條的執行,數據需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移,如果內存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導致計算能力受到限制,即“內存墻”出現,例如,CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns,但內存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns,嚴重影響了CPU的運行處理速度。
在過去幾十年中,處理器的運行速度隨著摩爾定律高速提升,然而計算機中的主存儲器DRAM是基于電容充放電實現的高密度存儲方案,其性能(速度)取決于電容充放電速度以及DRAM與處理器之間的接口帶寬,總體來看其性能提升速度遠遠慢于處理器速度,目前DRAM的性能已經成為了整體計算機性能的一個重要瓶頸,即所謂阻礙性能提升的“內存墻”。
除了性能之外,內存對于能效比的限制也成了傳統馮諾伊曼體系計算機的一個瓶頸,尤其是對于人工智能(神經網絡模型)應用來說。神經網絡的特點就是計算量大,而且計算過程中涉及到的數據量也很大,使用傳統馮諾伊曼架構會頻繁讀寫內存。目前的DRAM一次讀寫32bit數據消耗的能量比起32bit數據計算消耗的能量要大兩到三個數量級,因此成為了總體計算設備中的能效比瓶頸。
存內計算就是為了解決內存墻問題而提出的方案。如前所述,馮諾依曼架構的計算機系統把存儲器和處理器分割成了兩個部分,而處理器頻繁訪問存儲器的開銷就形成了內存墻。存內計算的基本思路就是把計算和存儲合二為一,從而實現減少處理器訪問存儲器的頻率(因為計算已經在存儲器內完成了大部分)。嚴格來說,存內計算還可以分為兩種思路。第一種思路主要偏向于電路革新,其方法是通過電路革新讓存儲器本身就具有計算能力,例如在存儲器數據讀出的decoder等地方做改動來實現計算等。
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