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复旦大学存算融合人工智能芯片COMB-MCM研究成果亮相ISSCC

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),进一步减少现有存算融合系统中权重更新引起的数据搬移,降低系统功耗开销;

在电路层面,提出了支持细粒度双极稀疏感知的存算融合宏单元电路结构,在不增加额外检测电路的情况下兼容任意的稀疏模式,降低人工智能算法的计算功耗;

在系统层面,提出了基于逐层流水线的多芯粒算法映射方法,并搭建了多芯粒集成(Multi-Chip-Module,MCM)可扩展系统来支持不同复杂度的人工智能任务。面对不同规模神经网络时,通过配置芯粒的数量,实现计算与存储需求的按比例增长,可避免了“一系统一设计”的重复研发成本,也为未来单一封装内的异质异构集成提供了一个新的设计思路。

官网文章称,该人工智能芯片方案分别采用65nm和28nm工艺制造,65nm工艺下通过2.5D封装的MCM系统验证了方案的可行性,并在28nm工艺下实现了更好的性能。

相关研究成果发表在被誉为“集成电路奥林匹克”的国际固态电路会议ISSCC 2022。微电子学院博士研究生朱浩哲、工程与应用技术研究院硕士研究生焦博、张锦山为共同第一作者,芯片与系统前沿技术研究院青年副研究员陈迟晓为该论文通讯作者。

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