用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法

    公开(公告)号:CN120087431A

    公开(公告)日:2025-06-03

    申请号:CN202510225854.8

    申请日:2025-02-27

    Abstract: 本发明公开了用于部署量化神经网络的忆阻器加速器及量化神经网络部署方法,属于信息存储和计算机体系结构领域,其中,处理单元忆阻器阵列中的列包括常规列和零点列,常规列用于映射量化神经网络中待部署的目标层经量化后的权重矩阵,零点列用于映射权重零点;数模转换器用于向忆阻器阵列输入目标层经量化后的激活向量,使忆阻器阵列执行权重矩阵和激活向量间的矩阵向量乘法运算;Tile级缓存用于缓存各处理单元输出的运算结果以及融合了常量激活向量零点的偏置;加法器用于合并目标层在各处理单元上的运算结果以及融合后的偏置。本发明能够提高部署于忆阻器加速器的量化神经网络的推理准确度。

    存算一体内存系统及基于B+树索引的键值存储系统

    公开(公告)号:CN119336698A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411226505.X

    申请日:2024-09-03

    Abstract: 本发明公开了存算一体内存系统及基于B+树索引的键值存储系统,属于存储与计算交叉领域,包括:基于ReRAM的内容可寻址存储器构建的交叉点阵列设计实现原位并行等值搜索操作和原位首个较大值搜索操作,分别用于搜索等于和第一个大于目标的项;多阵列组成阵列组,多阵列组组成阵列簇,进而组成一个内存系统,由总控制单元和专用指令集控制;在此基础上,建立用于索引键值对数据的B+树,其每一个节点中的键按顺序映射到一个计算模式阵列组,值按顺序映射到半个存储模式阵列组;键和值在相应阵列组中的偏移相同;B+树中的节点按顺序部署到阵列簇的空闲阵列组上,节点间的连接使用阵列组地址指针实现。本发明能够提高数据搜索效率,支持B+树的高效索引。

    新兴非易失存算一体系统及其电压降影响补偿方法、电路

    公开(公告)号:CN117809721A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311790349.5

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 本发明公开了新兴非易失存算一体系统及其电压降影响补偿方法、电路,属于存算一体技术领域,方法包括:对于当前被激活的计算单元OUx,计算其左侧互连线电阻Rl以及其下侧互连线电阻Rd所引起的电压降对OUx中各列输出结果造成的误差ΔOj并进行补偿;对于OUx中的第q列,误差为#imgabs0#其中,阵列在逻辑上被划分为大小为a×b的计算单元;a和b分别表示计算单元包含的行数和列数;Oj和Oq分别表示计算单元OUx中第j列和第q列的输出结果,Gq表示计算单元OUx中第q列eNVM单元的电导之和,s表示输入数据中“1”的数量。补偿电路实现了补偿计算并进行了流水化。本发明能够计算不同位置OU所受到的电压降影响并进行补偿,提高计算准确度。

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