Re: [情報] 類比電腦的未來可能性?
小弟學店大學生
剛好上學年在這個領域有些研究可以來跟大家分享一下
原po說的類比電腦,精確一點應該說是用類比 CIM (compute in memory) 來加速神經網路運算
主要處理的問題就是原po提到的矩陣乘法,尤其是對 CNN 的模型特別有幫助
矩陣乘法再拆細一點其實就是瘋狂算內積,而這也是 CIM 真正有加速的地方
要算內積就要把很多數字加起來,類比 CIM 簡單來說就是把一條 BL 上所有的 cell 同時打開,再看你要用啥方法判讀上面接幾個1,我自己印象比較深刻的做法有兩個:
1. 用 ReRAM 或 MRAM 這類很潮的記憶體把0、1換成電阻值,接著在 BL 上掛電壓源,將流出的電流接進 ADC 就可以換成數字
2. 在 SRAM cell 上加電容,每個 cell 都透過電容接到 BL 上,因此 BL 會被特定數目的電容連到 VDD;被特定數目電容連到 GND,接著再把 BL 的分壓用 ADC 換成數字
若單看加法的部分的確是比數位暴力 adder tree 還要快又省 power,但麻煩的就是後面的 ADC ,吃 power 還會降低精準度,而精確度重不重要就真的是看使用環境
因此數位類比看來看去其實平分秋色,類比也沒有啥永遠都贏數位的優點,反而非理想效應多人家一卡車
而且許多 CIM 都只專注在矩陣乘法這一塊,其實整個系統的 data flow 設計的好不好影響更多
如果有興趣的話清大有個教授有在做類比 CIM,台積電也有蠻多數位 CIM 的設計,論文都蠻好找的也算淺顯易懂,平常當作休閒科普也是挺不錯的~
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※ 編輯: jason90814 (1.200.23.138 臺灣), 07/08/2022 20:52:19
推, 愛普 有在搞這個嗎 ?
推
推,但電源的輸入跟adc的把控真的是大難題
推
張孟凡?
推
張孟凡 CIM大師
唉 30年前就知道答案的事
這種應該是AI方面的運算比較高效率,其他的運算應該
是沒有比較好,電路裡面ADC是裡面的成本比較高的,
是不是這樣?
類比就是不好控制,才會大量改用數位,幹麼走回頭路
類比就是不少EE大學生的夢想。電子學從類比教到數
位,再從數位教到類比,都不嫌麻煩的
CIM超難做的
CIM很難做沒錯,但ADC未來可能會愈來愈重要,畢竟
將來Serdes的潮流是走向前端ADC,後端數位處理。
而ADC可能因為noise margin 不夠造成的error bit,
就交給ECC來處理。
至於類神經網路,其實ADC有點小error是可以接收的
,畢竟CNN本身就跟透過特徵方程式刪掉不少訊息以加
快處理速度,所以發生點小錯誤無傷大雅
CIM很強 但很少人搞
聽起來這東西要量產還非常遠
推 感謝釋疑
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[閒聊]男性一般排斥BL的話 女性一般排斥百合嗎?如題 這裡先不論同性戀者 而是以讀者角度 看作品來論 一般男性 看到BL 大多來說可能會覺得不太舒服 好一點則是表示尊重他人70
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Re: [心得] 我在基金會上班的日子(原PO刪文原因)一樣先聲明一下 本文章未經過本人同意,請勿以任何方式 轉載或刊登到其他地方,也不同意在其他社群網站 或在所有通訊軟體貼上PTT的網址 讓其他人連結進來看,希望大家可以尊重本人的想法。25
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