期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于“承影”GPGPU的张量处理器设计
1
作者
师雨洁
杨轲翔
+1 位作者
刘旭东
何虎
《微电子学与计算机》
2024年第5期109-116,共8页
针对神经网络对算力和通用性的需求进一步扩大,基于开源项目“承影”GPGPU,设计了张量处理器,可以对卷积、通用矩阵乘进行加速。首先,分析现有张量处理器设计方案及其对应算法,与直接进行卷积计算进行对比,分析性能差异。然后,提出基于...
针对神经网络对算力和通用性的需求进一步扩大,基于开源项目“承影”GPGPU,设计了张量处理器,可以对卷积、通用矩阵乘进行加速。首先,分析现有张量处理器设计方案及其对应算法,与直接进行卷积计算进行对比,分析性能差异。然后,提出基于三维乘法树结构的张量处理器设计,将其部署在Xilinx VCU128开发板上。在VCU128开发板上,张量处理器的工作频率为222 MHz。同时,开发了指数运算单元,辅助完成神经网络运算。在VCU128开发板上的工作频率为159 MHz。最后,利用编写汇编程序的方法,验证张量处理器的功能正确性。引入张量处理器后,预期运行时间明显减少。
展开更多
关键词
通用图形
处理器
张量处理器
卷积
通用矩阵乘
指数运算
下载PDF
职称材料
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展
被引量:
2
2
作者
赵正平
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022年第3期195-209,共15页
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新...
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。
展开更多
关键词
鳍式场效应晶体管(FinFET)
环绕栅场效应晶体管(GAAFET)
互补场效应晶体管(CFET)
人工智能(AI)芯片
图像
处理器
(GPU)
张量处理器
(TPU)
神经网络
处理器
(NPU)
存储中计算
静态随机存取存储器(SRAM)
电阻式随机存取存储器(RARAM)
下载PDF
职称材料
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展(续)
被引量:
1
3
作者
赵正平
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022年第4期293-305,共13页
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新...
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。
展开更多
关键词
鳍式场效应晶体管(FinFET)
环绕栅场效应晶体管(GAAFET)
互补场效应晶体管(CFET)
人工智能(AI)芯片
图像
处理器
(GPU)
张量处理器
(TPU)
神经网络
处理器
(NPU)
存储中计算
静态随机存取存储器(SRAM)
电阻式随机存取存储器(RARAM)
下载PDF
职称材料
题名
基于“承影”GPGPU的张量处理器设计
1
作者
师雨洁
杨轲翔
刘旭东
何虎
机构
清华大学集成电路学院
出处
《微电子学与计算机》
2024年第5期109-116,共8页
文摘
针对神经网络对算力和通用性的需求进一步扩大,基于开源项目“承影”GPGPU,设计了张量处理器,可以对卷积、通用矩阵乘进行加速。首先,分析现有张量处理器设计方案及其对应算法,与直接进行卷积计算进行对比,分析性能差异。然后,提出基于三维乘法树结构的张量处理器设计,将其部署在Xilinx VCU128开发板上。在VCU128开发板上,张量处理器的工作频率为222 MHz。同时,开发了指数运算单元,辅助完成神经网络运算。在VCU128开发板上的工作频率为159 MHz。最后,利用编写汇编程序的方法,验证张量处理器的功能正确性。引入张量处理器后,预期运行时间明显减少。
关键词
通用图形
处理器
张量处理器
卷积
通用矩阵乘
指数运算
Keywords
GPGPU
tensor core
convolution
general matrix multiplication
exponential operation
分类号
TN47 [电子电信—微电子学与固体电子学]
下载PDF
职称材料
题名
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展
被引量:
2
2
作者
赵正平
机构
中国电子科技集团公司
出处
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022年第3期195-209,共15页
文摘
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。
关键词
鳍式场效应晶体管(FinFET)
环绕栅场效应晶体管(GAAFET)
互补场效应晶体管(CFET)
人工智能(AI)芯片
图像
处理器
(GPU)
张量处理器
(TPU)
神经网络
处理器
(NPU)
存储中计算
静态随机存取存储器(SRAM)
电阻式随机存取存储器(RARAM)
Keywords
fin field-effect transistor(FinFET)
gate all around field-effect transistor(GAAFET)
complementary field-effect transistor(CFET)
artificial intelligence(AI)chip
graphic processing unit(GPU)
tensorflow processing unit(TPU)
central processing unit(NPU)
computing in the memory
static random-access memory(SRAM)
resistive randomaccess memory(RARAM)
分类号
TN386 [电子电信—物理电子学]
TN431.2 [电子电信—微电子学与固体电子学]
下载PDF
职称材料
题名
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展(续)
被引量:
1
3
作者
赵正平
机构
中国电子科技集团公司
出处
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022年第4期293-305,共13页
文摘
集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。
关键词
鳍式场效应晶体管(FinFET)
环绕栅场效应晶体管(GAAFET)
互补场效应晶体管(CFET)
人工智能(AI)芯片
图像
处理器
(GPU)
张量处理器
(TPU)
神经网络
处理器
(NPU)
存储中计算
静态随机存取存储器(SRAM)
电阻式随机存取存储器(RARAM)
Keywords
fin field-effect transistor(FinFET)
gate all around field-effect transistor(GAAFET)
complementary field-effect transistor(CFET)
artificial intelligence(AI)chip
graphic processing unit(GPU)
tensorflow processing unit(TPU)
central processing unit(NPU)
computing in the memory
static random-access memory(SRAM)
resistive random-access memory(RARAM)
分类号
TN386 [电子电信—物理电子学]
TN431.2 [电子电信—微电子学与固体电子学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于“承影”GPGPU的张量处理器设计
师雨洁
杨轲翔
刘旭东
何虎
《微电子学与计算机》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展
赵正平
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
3
FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展(续)
赵正平
《微纳电子技术》
CAS
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部