加速器设计

存内计算开发者

论文解析-《针对忆阻神经网络加速器的混合粒度剪枝方法研究》一、引言近年来，人工智能技术经历了爆发式的发展，深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉及目标检测等诸多领域展现出了超越人类的准确度。然而，随着模型性能的提升，网络层数与参数量呈指数级增长，带来了巨大的计算开销与存储压力。为了解决这一瓶颈，基于忆阻器（Memristor）的神经网络加速器应运而生。忆阻器凭借其非易失性和“存算一体”的特性，利用忆阻交叉阵列在O(1)时间复杂度内完成矩阵乘法，被视为突破冯·诺依曼瓶颈的理想硬件架构。

我是有底线的