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DRAM多值存储与存内计算1T1C DRAM的AI加速潜力.docx
资料介绍
DRAM多值存储与存内计算——1T1C DRAM的AI加速潜力
摘要
DRAM在存内计算（IMC）领域的应用正在受到越来越多的关注。基于1T1C DRAM的存内计算加速器通过位列加法（BCA）数据流，在BERT和GPT-2等模型中实现了27.2 TOPS/W的峰值能效。DRAM存内计算利用感测放大器附近的紧凑计算电路，在存储单元中直接执行计算，减少数据搬运。本文从DRAM存内计算原理、架构设计与性能表现等维度，系统分析DRAM在AI加速中的应用潜力。
一、DRAM存内计算原理
DRAM存内计算在感测放大器附近集成紧凑计算电路，利用1T1C存储单元执行矩阵向量乘法。位列加法（BCA）数据流引入输出逐位累加，实现不同精度和能效特性的权衡。
二、Dyamond架构
Dyamond是28nm CMOS工艺实现的1T1C DRAM存内计算加速器，集成3.54MB DRAM，面积6.48mm²，峰值能效27.2 TOPS/W。在BERT和GPT-2等模型中展现出优异性能。
三、DRAM PIM产品
· SK海力士GDDR6-AiM：在GDDR6中集成AI计算功能
· 三星HBM-PIM：在HBM中集成处理单元
· 长鑫存储：3D FeRAM探索存算一体新路径
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