复旦大学存算融合人工智能芯片 COMB-MCM 研究成果亮相 ISSCC

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据复旦工研院消息，近日，该院张立华课题组参与的芯片院存算一体智能处理器研究团队，针对后摩尔时代的人工智能处理器设计的相关挑战，提出了多芯粒集成存算一体人工智能芯片 COMB-MCM。该系统在发挥存算一体“非冯”架构的性能和能效优势的同时，避免模拟计算电路的计算误差，并且利用多芯粒集成技术实现了流片后的算力可扩展性。据介绍，存算一体（Computing-In-Memory，CIM）架构通过将数据存储单元和计算单元融合为一体，彻底消除不必要的数据搬移，破解了传统冯诺伊曼架构处理器与存储器分离，访存瓶颈导致的“存储墙”和“功耗墙”问题，极大提高了算力和能效。该技术在需要密集访存的 AI 应用中展现出超高的能效，被认为是下一代人工智能芯片的关键技术。复旦大学的工作主要从三个层面进行了技术探索和创新：在架构层面，提出了基于 SRAM 的存边计算型存算一体架构（Computing-On-Memory-Boundary，COMB），进一步减少