中科院：物聯(lián)網(wǎng)新型體系結構

基于新型非易失存儲的高能效終端架構技術：為解決資源受限物聯(lián)網(wǎng)終端的“存儲墻”問題，利用MRAM、PCM等新型存儲器，構建異構非揮發(fā)存儲架構。通過研究軟、硬件協(xié)同的異構存儲架構管理技術，達到降低內(nèi)存功耗、減小I/O延時的目的。此項工作得到國家重點研發(fā)計劃、北京市科技計劃、中科院先導專項的支持。

AI計算加速技術：GPU、ASIC、FPGA等AI加速器是實現(xiàn)高能效AI計算的重要手段，然而受限于移動計算環(huán)境對芯片面積、功耗等的要求，AI加速芯片片上緩存容量有限，當計算深度模型時需要頻繁訪問片外存儲，因此“內(nèi)存墻”問題依然凸顯。該研究內(nèi)容旨在研究面向AI加速芯片的近數(shù)據(jù)計算架構，解決AI加速芯片中的存儲墻問題。主要研究內(nèi)容包括面向AI加速芯片的近數(shù)據(jù)計算架構、基于新型存儲技術的片上高帶寬存儲系統(tǒng)，以及支持片上資源可重構的指令集與系統(tǒng)軟件。