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PIM (Processing-in-memory)-basierte CNN (Convolutional Neural Network)-Beschleuniger nutzen die Eigenschaften grundlegender Speichergestelle, um einfache logische und arithmetische Operationen zu ermöglichen, sodass die Bandbreitenbeschränkung effektiv gemildert werden kann. Es bleibt jedoch eine große Herausforderung, Multiplikationsoperationen effizient auf PIM-Beschleunigern, insbesondere auf DRAM-basierten PIM-Beschleunigern, zu unterstützen. Dies hat verhindert, dass PIM-basierte Beschleuniger sofort für genaue CNN-Inferenz eingesetzt werden können.
Deng et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.
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