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逻辑芯片中的存内计算编译器与软件栈设计.docx
资料介绍
逻辑芯片中的存内计算编译器与软件栈设计
摘要
存内计算编译器与软件栈是逻辑芯片中实现存内计算硬件高效编程和使用的关键基础设施，在AI推理和大数据处理中具有重要作用。本文系统分析了存内计算编译器的基本原理与架构设计，深入探讨了存内计算中的计算映射、数据布局、精度管理和代码生成等核心编译技术，详细阐述了存内计算软件栈中的运行时系统、算子库和编程模型等关键组件，并对存内计算编译器的优化策略和未来趋势进行了深入分析。
一、引言
在存内计算架构中，计算操作在存储单元内部完成，与传统处理器架构在编程模型和计算模式方面存在显著的差异。存内计算编译器通过将神经网络模型或数据计算任务映射到存内计算硬件上，在计算映射中处理存内计算硬件的约束条件，包括模拟计算的精度限制、存储阵列的尺寸限制和数据通路的带宽限制。在3纳米工艺节点，存内计算编译器在存内计算芯片的编程效率方面具有关键作用，在存内计算技术的发展中是不可或缺的基础设施。
二、存内计算计算映射
2.1 矩阵映射
在存内计算中，神经网络的权重矩阵需要映射到存内计算阵列中，在矩阵映射中通过矩阵的分块和排列实现。矩阵映射在存内计算编译器中优化数据在阵列中的分布，在计算中最小化数据搬运。
2.2 计算调度
存内计算中的计算调度确定计算操作的执行顺序，在计算调度中通过数据流分析和依赖分析实现。计算调度在存内计算编译器中优化计算的并行度，在计算中最大化计算单元的利用率。
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