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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异构计算平台与系统集成方案.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异构计算平台与系统集成方案
——从CPU+存算一体到GPU+存算一体的异构计算系统
引言
存算一体芯片在AI推理中具有能效比优势,但在通用计算和高精度计算方面仍存在局限。异构计算平台通过将存算一体芯片与CPU、GPU和FPGA等处理器集成,在单一的系统中发挥各自的优势。系统集成方案通过优化存算一体芯片与处理器之间的互连和通信,实现高效的数据流和任务调度。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的异构计算平台与系统集成方案。
异构计算架构
CPU+存算一体
CPU与存算一体芯片的异构计算架构:
1. CPU:负责通用计算和任务调度,执行操作系统、控制逻辑和非AI任务。
2. 存算一体芯片:负责AI推理计算,执行神经网络推理,加速AI任务。
3. 互连:CPU与存算一体芯片通过PCIe或CXL互连,数据传输带宽约16GB/s至64GB/s。
GPU+存算一体
GPU与存算一体芯片的异构计算架构:
1. GPU:负责高精度计算和大规模并行计算,执行训练和复杂推理任务。
2. 存算一体芯片:负责低精度、高能效的推理计算,执行简单推理任务。
3. 互连:GPU与存算一体芯片通过NVLink或CXL互连,数据传输带宽约100GB/s至900GB/s。
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