【摘 要】
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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
【机 构】
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复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室,中山大学中山大学-卡内基梅隆大学联合工程学院,广东顺德中山大学-卡内基梅隆大学国际联合研究院
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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
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