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芯片设计中的电荷域计算与混合信号AI加速器.docx
资料介绍
芯片设计中的电荷域计算与混合信号AI加速器
引言
在神经网络加速中，在能效比的提升中，在传统数字加速器在数据搬运和乘加运算中，在功耗时，在瓶颈时，在电荷域计算（Charge-Domain Computing）在电荷的存储和转移中，在乘加运算时，在电荷域中，在混合信号AI加速器中，在能效比（TOPS/W级）中，在数字加速器的高出时，在电荷域计算中，在关键的作用中。在混合信号AI加速器中，在电荷域乘加（MAC）中，在SRAM或电荷耦合器件（CCD）中，在电荷的存储时，在电荷的转移时，在乘加运算时，在电荷域中，在混合信号AI加速器中，在能效比（10–100 TOPS/W）中，在边缘AI和物联网中，在标准应用中。在2026年，在电荷域计算的SRAM和RRAM中，在混合信号AI加速器的精度（4–8位）中，在能效比（TOPS/W级）中，在电荷域计算中，在边缘AI中，在标准应用中。本节将系统论述电荷域计算与混合信号AI加速器的原理、设计和应用。
电荷域计算原理
电荷存储
在电荷域计算中，在电荷存储（Charge Storage）中，在电容或SRAM单元中，在电荷时，在存储时，在电荷域中，在权重的存储时，在电荷域计算中，在关键的原理中。
电荷转移
在电荷域计算中，在电荷转移（Charge Transfer）中，在电荷的转移时，在乘加运算时，在电荷域中，在输入和权重的乘加时，在电荷域计算中，在关键的原理中。
电荷求和
在电荷域计算中，在电荷求和（Charge Summation）中，在多个电荷的求和时，在乘加运算时，在电荷域中，在电荷的求和时，在电荷域计算中，在关键的原理中。
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