【摘 要】
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当前,随着“摩尔定律”逐步走到尽头,由冯·诺依曼架构所构成的计算体系已经无法满足人工智能等应用对算力的需求。因此,如何有效打破冯·诺依曼瓶颈,为相关技术的发展提供算力保障,成为了当前业界亟待解决的问题。在人工智能等应用中,存在大量神经网络训练的大规模并行计算需求,这恰好与存算一体计算架构的特点相匹配,将存算一体芯片技术应用到神经网络训练中,可以在显著提高数据计算速度的同时降低功耗。因此面向存算一体
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当前,随着“摩尔定律”逐步走到尽头,由冯·诺依曼架构所构成的计算体系已经无法满足人工智能等应用对算力的需求。因此,如何有效打破冯·诺依曼瓶颈,为相关技术的发展提供算力保障,成为了当前业界亟待解决的问题。在人工智能等应用中,存在大量神经网络训练的大规模并行计算需求,这恰好与存算一体计算架构的特点相匹配,将存算一体芯片技术应用到神经网络训练中,可以在显著提高数据计算速度的同时降低功耗。因此面向存算一体芯片的电路研究与设计成为了一个重要的研究方向。本文基于SMIC 0.18um CMOS工艺,研究和设计了一种用于图像信息处理的感存算融合芯片架构及其关键电路的实现方法,本文完成的主要工作内容是:首先设计和验证了一种基于MOS管工作在线性区时的电流-电压关系搭建的存算一体电路单元,同时结合3T APS像素单元与该存算一体单元设计出一种传感-存储-计算单元相融合的感存算一体单元电路;然后设计了系统所需的关键电路模块,包括:两级运算放大器、相关二次采样电路、带隙基准电压源、电流-电压转换电路、电压减法电路等模块;接着搭建了一个8×8×10规模的两层全连接神经网络的实际电路结构;在完成上述神经网络的电路结构的搭建之后,基于AMS数模混合仿真方法,设计了针对该系统的仿真测试环境并完成了系统验证。本文的主要创新点是提出了一种基于4bit SRAM和4T权值晶体管的存算一体单元,以及一种传感-存储-计算单元相融合的感存算一体单元电路,并根据8×8pixel规模的输入图像数据搭建了2×8×8×10规模的感存算融合正负权值计算阵列。采用传统计算体系实现图像识别至少需要经历CMOS图像传感器-ADC-数字芯片的计算流程,而该计算架构可以从单颗芯片层面就实现对手写数字图像的识别过程。仿真结果表明,该系统对900张手写数字图像的识别率为88.77%,达到了较高的识别精度,同时还具有识别速度快、结构简单、可扩展性强的特点。从而验证了基于双层全连接神经网络架构所搭建的感存算融合系统的硬件可实现性。
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思政课程一体化包含实施全程育人的一体化和立足全学科育人的一体化。在思政课程一体化建设时,教师需要将思政课程大概念作为阶梯和基点加以转化,并从政治认同、家国情怀、文化修养、道德修养和法治意识5个大概念和11个子概念着手,共同构成思政教育课程的基本结构。
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