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【IC设计】2个数量级提速,湖南大学自研“存算一体”非冯·诺依曼类脑芯片架构

来源:湖南大学       

近日,湖南大学电气与信息工程学院刘杰教授课题组自主研制出了“存算一体”非冯·诺依曼类脑芯片架构,用于加速分子动力学高性能科学计算。

相较主流Intel CPU、NVIDIA GPU芯片,在保持计算高精度前提下,实现了约2个数量级提速。研究成果发表在《npj Computational Materials》期刊。

自1946年发明至今,冯·诺依曼架构一直占据统治地位,是CPU、GPU等主流芯片的基础,也是手机、台式机、笔记本、计算服务器、超级计算中心的底层基础架构。不过,在冯·诺依曼架构中,“存储墙(memory wall)”和“功耗墙(power wall)”等瓶颈问题严重制约了计算性能的提升。

为此,刘杰教授团队自主设计了“存算一体”的类脑芯片架构,并基于FPGA研制出了基于新型非冯·诺依曼芯片架构的分子动力学计算系统“NVNMD”(第一版),实现了从传统冯·诺依曼芯片架构向新型非冯·诺依曼芯片架构的“范式转移(paradigm shift)”。

据湖南大学官方介绍,NVNMD的核心计算模块中,存储单元和计算单元紧密融为一体(即“存算一体”),避免了频繁的数据搬运,极大缓解了计算中的“存储墙”和“功耗墙”瓶颈。实测表明,相较主流CPU、GPU等传统冯·诺依曼架构芯片,可将计算速度提升大约2个数量级;并可将计算功耗降低大约3个数量级。

湖南大学消息显示,该成果提出的新型NVNMD兼具AIMD级别高精度、CMD级别高速度,在物理、化学、生物、制药、地质、材料、半导体、纳米技术等领域有广泛应用前景。

目前,该团队正在基于高端工艺节点,设计非冯·诺依曼架构ASIC芯片的NVNMD(第二版),旨在实现单节点(平方cm量级芯片、百瓦量级功耗、新型非冯·诺依曼芯片架构)分子动力学算力大致相当于美国最强超算中心Summit算力总和(占地一栋楼、十兆瓦量级功耗、传统冯·诺依曼芯片架构)的研究目标。

封面图片来源:拍信网