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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存算一体芯片在RISC-V处理器中的嵌入式AI加速.d
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存算一体芯片在RISC-V处理器中的嵌入式AI加速
摘要
RISC-V开源指令集架构为处理器设计提供了前所未有的灵活性，通过专用扩展指令集（如向量扩展V和矩阵扩展M）可以高效加速AI计算。然而，传统RISC-V处理器仍采用冯·诺依曼架构，数据搬运能耗限制了AI计算的效率。本文针对RISC-V处理器的嵌入式AI加速需求，设计了一种将存算一体宏单元集成到RISC-V处理器中的方案，通过存算一体宏单元作为协处理器，在存储域直接完成矩阵乘加运算，将AI推理的能效比提升10倍以上。在28nm工艺下，集成了存算一体宏单元的RISC-V处理器在0.5W功耗下实现了1TOPS的AI算力。
一、RISC-V处理器的AI加速需求
1.1 嵌入式AI的算力需求
嵌入式AI应用（如语音唤醒、人脸检测、传感器数据分析）对处理器的算力要求为0.1-10 TOPS，功耗要求为0.01-1W。传统RISC-V处理器在1GHz主频下的算力约为0.1-1 GOPS，远不能满足AI推理的需求，需要额外的AI加速硬件。
1.2 RISC-V扩展指令集
RISC-V的向量扩展（V扩展）和矩阵扩展（M扩展）为标准指令集提供了AI加速的支持。然而，这些扩展指令集主要针对向量化和矩阵运算优化，无法解决数据搬运的能耗问题。
二、存算一体宏单元集成方案
2.1 宏单元架构
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| 1789607974面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在RISC-V处理器中的嵌入式AI加速.docx | 37K |
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