HyDe：一种混合PCM/FeFET/SRAM设备搜索模拟IMC平台中优化面积和能量效率的方法
摘要：多设备混合体系结构对于深度神经网络推断至关重要，可以通过利用多种设备的优点来获得最佳性能。我们提出了一个两阶段的搜索框架(HyDe)，用于确定给定DNN拓扑结构的最优混合设备体系结构。我们的混合模型在VGG16 DNN拓扑结构上的性能比基线均匀模型提高了2.30-2.74倍的TOPS/mm^2，能效提高了22-26%。另外，我们提出了使用芯片片上系统在2.5D设计空间中实现HyDe派生的混合设备体系结构的可行方案，以减少硬件制造中的设计工作和成本。
作者：Abhiroop Bhattacharjee, Abhishek Moitra, and Priyadarshini Panda
论文ID：2308.00664
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2023-08-02