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2.5D封装系统的存储计算
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2018-02-26
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对于数据密集型应用，大量能量和延时消耗在计算和存储单元之间的数据传输上，造成冯·诺依曼瓶颈。在采用2.5D封装集成的系统中，这一问题依然存在。为此，提出一种新型的硬件加速方案。引入存储型计算到2.5D系统中，使片外存储具备运算的能力。将存储器划分为若干个bank，支持bank间并行访问，并在存储阵列中设计可配置的加速单元，充分利用存储阵列的带宽进行并行计算，降低数据传输的延时和能耗。以H. 264解码中的反量化反变换为例对该结构进行实现，仿真结果显示，相较于传统软件实现方法，该方案可获得7.1倍的性能提升，节省80.5%的能量，并且只增加2%的面积开销。
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