面向CNN的高效SRAM存内计算

近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在多个领域取得了快速的发展.然而受到传统冯·诺依曼结构中数据的存储模块与运算模块分离的影响,一定程度上限制了 CNN性能的提升.本文介绍了 一种以12T SRAM(Static Random-Access Memory,SRAM)单元为基础的存内计算结构.用于实现CNN中4bit输入与4bit权重的卷积运算.在CMOS工艺下对设计的电路进行仿真,在 2GHz 频率下实现了 46.1～117.3TOPS/W(Tera Operation Per Second Per Watt,TOPS/W)的能效.