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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的软件生态与编译器工具链设计.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的软件生态与编译器工具链设计
摘要
存算一体芯片的硬件创新需要与之匹配的软件生态支撑，才能真正发挥硬件潜力并降低开发门槛。然而，现有深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和编译工具链主要针对传统冯·诺依曼架构设计，无法直接适配存算一体芯片的独特计算模式——模拟计算阵列的有限精度、数据流驱动计算、存储-计算融合等特性需要在软件层面进行特殊处理。本文针对存算一体芯片的软件生态需求，设计了一套完整的编译器工具链，包括模型量化校准、算子映射优化、自动代码生成和运行时管理四个核心模块，实现了从标准深度学习框架到存算一体芯片的无缝部署，模型部署效率提升10倍以上。
一、存算一体芯片的软件栈需求
1.1 硬件抽象层需求
存算一体芯片的硬件资源与传统芯片存在显著差异，需要专门设计的硬件抽象层（HAL）来屏蔽硬件细节，为上层的编译器和运行时提供统一的编程接口。硬件抽象层需要封装以下功能：计算资源管理——抽象模拟计算阵列的尺寸、并行度和精度配置；存储资源管理——抽象片上存储的容量、层级和访问延迟；数据流控制——抽象计算阵列的输入输出数据路径和调度方式。
1.2 编译器需求
存算一体芯片的编译器需要解决传统编译器未涉及的问题：精度管理——自动将浮点模型量化为定点模型，精度位宽根据硬件支持范围和精度需求自动确定；算子映射——将标准神经网络算子（卷积、全连接、归一化等）映射到模拟计算阵列上的等效操作，考虑计算阵列的物理约束；数据流优化——在计算图级别优化数据流，减少中间结果的存储和传输，充分利用存算一体架构中"计算在存储中执行"的特性。
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