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面向AI推理的存算一体芯片编译器设计与编程模型优化.docx
资料介绍
面向AI推理的存算一体芯片编译器设计与编程模型优化
——从计算图映射到存算一体架构的编译优化技术
引言
存算一体芯片通过消除数据搬运的冯·诺依曼瓶颈，在AI推理中实现了显著的能效提升。然而，存算一体芯片的编程模型与传统CPU和GPU存在根本性差异：计算发生在存储阵列内部，数据布局决定了计算效率，而控制流和数据流需要精细的协同调度。编译器作为连接算法和硬件的桥梁，其设计质量直接影响存算一体芯片的易用性和性能。本文系统分析面向AI推理的存算一体芯片编译器设计，探讨编程模型优化和计算图映射技术。
存算一体芯片的编程挑战
硬件抽象层次
存算一体芯片的硬件架构具有以下特征，对编程模型提出了挑战：
1. 存储-计算耦合：计算单元嵌入在存储阵列中，数据布局决定了计算路径，需要将神经网络权重映射到物理存储单元。
2. 模拟/数字混合：模拟MAC计算与数字控制逻辑混合，需要处理模拟计算的精度约束和非理想性。
3. 异构计算单元：存算一体芯片通常包含多种计算单元（如模拟CiM宏单元、数字加速器、RISC-V核），需要统一的任务调度和数据流管理。
编程模型的抽象层次
存算一体芯片的编程模型需要提供合理的抽象层次：
1. 高层次抽象：面向算法工程师，提供类似PyTorch或TensorFlow的API，隐藏硬件细节。
2. 中间层抽象：面向系统工程师，提供计算图和数据流的优化接口。
3. 低层次抽象：面向硬件工程师，提供寄存器级控制接口，实现精确的硬件配置。
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