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Processing in memory
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新的 ThRIve 方法提高了 PIM 架构中 CNN 推理的热鲁棒性
研究人员开发了 ThRIve，一种新颖的训练方法，旨在提高卷积神经网络 (CNN) 在处理内存 (PIM) 架构上的推理热鲁棒性。该方法利用低秩自适应选择性地将参数存储在不易受热噪声影响的硬件上，从而在宽工作温度范围内保持一致的推理精度。与传统的基于 SRAM 的 PIM 系统相比，启用 ThRIve 的系统已显示出精度变化在理想无噪声性能的 2% 以内，并提供显著的能耗延迟乘积降低。
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新编译器DCC优化内存处理架构上的机器学习内核
研究人员开发了DCC，这是一种新颖的以数据为中心的编译器，旨在优化内存处理（PIM）架构上的机器学习内核。该编译器通过联合优化数据重排和计算代码优化这两个相互依赖的过程来应对挑战。DCC通过多层抽象支持多个PIM后端，并已展示出显著的加速效果，与仅使用GPU相比，在HBM-PIM上实现了高达7.68倍的加速，在AttAcc PIM上实现了13.17倍的加速。对于端到端的LLM推理，AttAcc上的DCC将GPT-3和LLaMA-2的平…