(文章来源:东方财富网)
当内存本身可以用来减少计算所需的功耗时,在边缘执行推理操作就变得非常省电。使用内存中的计算方法可以将必须移动的数据量最小化。这反过来又消除了数据传输过程中所浪费的能量。采用超低有功功率耗散、待机状态下几乎无能量耗散的闪速电池,也会进一步降低了系统的能量耗散。
这种方法的一个案例是来自microchip公司的silicon storage technology (sst) ——membrain?技术。基于sst的superflash?内存技术,解决方案包括一个内存计算架构,可以在存储推理模型的权重的地方进行计算。这消除了mac计算中的内存瓶颈,因为权重没有数据移动——只有输入数据需要从输入传感器(如摄像头或麦克风)移动到内存阵列。
这个内存的概念基于两个因素:(a)模拟电流响应从一个晶体管是基于其阈值电压(vt)和输入数据,和(b)基尔霍夫电流定律,即导体网络中在一点相接的电流的代数和为零。
理解基本的非易失性内存(nvm)位元组(bitcell)同等很重要,它被用在这种多层内存架构中。下图是两个esf3(嵌入式superflash第三代)位元的横截面,它们具有共享擦除门(eg)和源线(sl)。每个位元有五个终端:控制门(cg)、工作线(wl)、擦除门(eg)、源线(sl)和位线(bl)。擦除操作是通过在eg上施加高压来完成的。对wl、cg、bl、sl施加高/低电压偏置信号进行编程操作,对wl、cg、bl、sl施加低电压偏置信号进行读操作。
使用这种内存架构,用户可以通过细粒度的编程操作在不同的vt级别上对内存位单元进行编程。该存储技术利用一种智能算法来调整存储单元的浮动门(fg) vt,以实现输入电压的一定电流响应。根据最终应用的需要,我们可以在线性或阈下工作区域对单元进行编程。
上图演示了在内存单元上存储和读取多个级别的功能。假设我们试图在内存单元中存储一个2位整数值。对于这个场景,我们需要用2位整数值(00、01、10、11)的四个可能值中的一个对内存数组中的每个单元进行编程。下面的四条曲线是四种可能状态的iv曲线,电池的电流响应取决于施加在cg上的电压。
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