课题基金 / 基金详情

基于ReRAM的高性能混合精度神经网络研究

批准号:
62104040
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
周可基
依托单位:
学科分类:
集成电路设计
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
周可基

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
基于阻变存储器的存算一体设计可以有效提升神经网络的存储密度、能效与吞吐率。但现有研究主要集中于优化低精度下的神经网络性能,受限于复杂的硬件结构和电路的非理想特性,提升现有研究方案计算精度处理实际复杂目标时会急剧降低神经网络的性能和可靠性。本项目拟从电路,算法,结构三个层面协同设计来提升神经网络高精度计算的性能和可靠性。本项目拟设计高密度的存储阵列和低开销的外围电路实现高性能的神经网络电路;本项目拟研究电路中不同非理想因素对高精度计算的影响,构建非理想因素模型加入到网络训练当中,提升网络高精度计算的可靠性;本项目拟研究网络中不同层精度的变化对性能的影响,通过构建智能算法调整不同层的计算精度,提出混合精度算法和架构设计实现网络准确率和性能开销的权衡。因此,本项目拟提出基于阻变存储器的高性能混合精度神经网络设计,提升神经网络处理实际复杂目标的性能和可靠性,推进我国人工智能产业的进一步发展。
英文摘要
The computing in memory design based on ReRAM can effectively enhance the storage density, power efficiency, and throughput of neural networks. The existing research mainly focuses on optimizing the performance of neural network under low precision. To deal with actual complex targets, the neural network needs to improve its processing precision. However, limited by the complex hardware structure and the non-ideal characteristics of the circuit, improving the processing precision will dramatically reduce the performance and reliability of the neural network. This project intends to improve the performance and reliability of high-precision neural network from three different levels, which are circuit, algorithm, and structure. Firstly, this project intends to design high-density storage arrays and low-overhead peripheral circuits to realize high-performance neural network circuits. Secondly, this project intends to study the impact of different non-ideal factors on high-precision processing. By building corresponding non-ideal factor models to optimize network training, the reliability of neural network can be greatly improved. Thirdly, this project intends to study the impact of different precision on different layers. By building intelligent algorithms to adjust the processing precision of different layers, a hybrid-precision algorithm and architecture is proposed to trade off the accuracy and performance. Therefore, this project intends to propose the high-performance hybrid-precision neural network based on ReRAM, which can improve the performance and reliability of neural networks, promoting the further development of the Chinese artificial intelligence industry.
本研究工作以实现基于非易失存储器的存算一体芯片设计为目标,对基于阻变存储器实现的混合精度存储计算关键技术展开研究。针对现有基于ReRAM的存算一体加速器受限于复杂的硬件结构和电路的非理想特性,提升现有研究方案计算精度会急剧降低神经网络的性能和可靠性的问题,提出了单元-电路-算法协同优化设计。在单元与阵列方面,采用了4T2R结构有效提升单元电流开关比与降低汇聚电流,并增加选通管利用阵列位线实现电荷分享操作,提升高计算精度下的存储密度与计算可靠性;在外围电路方面,提出电压-时间-数字转换器实现输出数据的转换,减少输出电路的功耗和面积;在算法方面,基于所设计的存储单元与外围接口电路进行了仿真建模,并加入到神经网络算法中提升网络的准确性。在完成两款加速器设计验证后,本项目还基于已有研究成果开展SNN硬件设计,依靠其事件驱动和存算一体等特点,进一步降低边缘设备计算所需能耗。本项目设计与仿真验证了多款存算一体IP,所设计芯片已交付流片待回片进行测试,相关成果在微电子领域著名期刊会议JETCAS、TCAS I/II、MJ、ISCAS、AICAS上发表与接收论文7篇,申请相关专利4项。此外,本人在项目执行期间还获批主持了中国博士后科学基金面上项目和作为任务负责人参与了重点研发计划。
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