SRAM存内计算技术综述

作者：龚龙庆; 徐伟栋; 娄冕

来源：微电子学与计算机, 2021, 38(09): 1-7.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2021.09.001

• 数据密集型应用
• 冯·诺伊曼架构
• SRAM
• 存内计算

在处理深度神经网络这类数据密集型应用的过程中,处理器和存储器间大量数据的频繁传输会造成严重的性能损耗和能量消耗,也是当前冯·诺伊曼架构最大的瓶颈.针对传统冯·诺伊曼体系架构的局限性,基于SRAM的存内计算技术将运算单元集成到内存中,支持数据的即存即算,彻底突破了冯·诺伊曼瓶颈,有望成为新一代智能计算架构.本文从体系结构的角度阐明了冯·诺伊曼架构所引起的"功耗墙"和"存储墙"问题,并给出了存内计算技术的兴起原因.文章围绕近几年国内外关于SRAM存内计算架构的研究,以其中几种经典架构为例描述了各类SRAM存内计算的工作机理、优缺点及意义,并从器件级、电路级和架构级的角度分别概述了目前关于SRAM存内计算技术的关键影响因素.SRAM存内计算技术潜力巨大,用途广泛,将会给机器学习应用,图计算应用和基因工程提供高效低能耗的系统结构支持,最后展望了未来几年内SRAM存内计算技术在器件、电路和架构方面的发展情况.

• 单位
  西安微电子技术研究所