一种针对人工智能运算的Flash存储架构设计以及实施

王江; 吴佳; 李礼; 马梁

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一种针对人工智能运算的Flash存储架构设计以及实施

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将合适的人工智能算法映射到异构计算硬件平台进行加速,是目前学术界以及工业界的一个研究方向。利用快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)进行AI算法加速,同时为突破存算瓶颈,即存储墙,采用了存算融合的方法。在Flash存储体内局部加速操作数取址的并行化、无冲突化,并且与Flash存储架构的磨损均衡(Wear Leveling,WL)结合,不增加存储的功耗以及延时开销,同时均衡各Flash存储单元的磨损。通过相关定制Flash产品进行专门的固件开发以及测试,表明该方法可以明显提高AI加速性能,同时,也可定制专用的AI加速存算棒、存算卡,用于AI的高性能普适计算以及大规模部署,如高速雷达信号的AI处理、AI云服务器的建设。

著录项

来源
《电子器件》 |2022年第5期|1025-1031|共7页
作者
王江; 吴佳; 李礼; 马梁;
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作者单位

上海威固信息技术股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用集成电路;
关键词
人工智能; 存算融合; 快速傅立叶变换; 闪存;

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