Eva-CiM: Xotirada hisoblash arxitekturasi uchun tizim darajasidagi energiyani baholash asosi kirish antract

13-rasm: CiM asosidagi va CiM bo'lmagan tizimlar uchun energiyani yaxshilashni taqqoslash: Jami energiya
takomillashtirish (yuqorida); Yaxshilash bo'limi (pastki)
Eva-CiM natijalari va boshqa nashr etilgan usullardan
olingan natijalar o'rtasidagi nisbiy yaqinlik bizga Eva-CiM
samaradorligiga ishonch beradi.
o'n
14-rasm: Turli xil kesh konfiguratsiyalari bilan CiM uchun energiya yaxshilanishi.
oldingi ishlarda kuzatilgan. Biz ushbu tizim va rivojlanish
muhiti uchun ma'lumotlar joylashuviga ega bo'lgan
ko'rsatmalar foizini o'rganish uchun ushbu dastur dasturlari
bo'yicha tajribalar o'tkazdik.
Machine Translated by Google

---

to'rtta
sakkiz
6
0
2
o'n
0
2
6
6.5 Texnologiyaning ta'siri Nihoyat,
biz Eva-CiM-dan CiM uchun turli xil qurilmalar texnologiyalaridan
foydalanganda energiya afzalliklarini o'rganish uchun foydalanamiz.
Biz CMOS SRAM va FeFET-RAM o'rtasidagi taqqoslashni 16-rasmda
taqdim etamiz, bu erda energiya yaxshilanishi CMOS SRAM
yordamida CiM bo'lmagan bazaga normallashtiriladi. Biz FeFET
asosidagi CiM uchun energiya yaxshilanishlari taxminan 50-70%
yuqori ekanligini va barcha mezonlarga mos kelishini kuzatamiz.
Ushbu maqola turli arxitekturalar/konfiguratsiyalar, texnologiyalar
va ko'rsatkichlar uchun CiM-ga asoslangan tizimlarning energiya
sarfini bashorat qilish uchun tizim darajasidagi energiyani baholash
bo'yicha Eva-CiM ramka ishini taqdim etadi . Oldingi ishlardan farqli
o'laroq, Eva-CiM CiM uchun tushirish nomzodlarini avtomatik
aniqlash uchun IDG asosidagi yangi analizatorga tayanadi va CiM-
ga asoslangan tizimni har tomonlama baholashni ta'minlash uchun
ko'p darajali modellashtirishdan foydalanadi . Eva-CiM miqdoriy
tadqiqotlar va tezkor dizayn tadqiqotlarini o'tkazishga qodir , shu
bilan CiMni yaqin kelajakda keng qo'llash imkoniyatini yanada aniqlaydi.
SRAM va FeFET
Biz Eva-CiM ni ikkita mavjud ish bilan tasdiqlaymiz
[4]
va
[3]
kirish soni va energiya sarfi bo'yicha.
Ushbu kichik bo'lim va oxirgi bo'limdagi topilmalar bilan biz
ma'lum bir arxitektura uchun ma'lumotlarga sezgir benchmark
CiM sezgir emasligini ko'rishimiz mumkin. Shunday qilib,
benchmarkning CiM sezgirligini tekshirish uchun biz uchta kirish
ko'rsatkichini taklif qilamiz, {CiM tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan
kirish nisbati, umumiy energiyani yaxshilash, kesh hissasi foizi} .
Ushbu ko'rsatkich yordamida biz ko'rsatkichlarni klasterlash
algoritmi bilan CiM-ga sezgir va CiM-beg'arazga ajratishimiz
mumkin. Masalan , yuqoridagi ko'rsatkichlar uchun "DT", "LCS",
"M2D", "PR" va "astar" CiM-ga sezgir mezonlar sifatida tasniflanadi
va shuning uchun CiM-ga asoslangan tizim baholashlari uchun ko'proq mos keladi.
Keyin biz turli xil ma'lumotlarga sezgir mezonlarni tekshiramiz
CiM-ni qo'llab-quvvatlaydigan darajalar. 15-rasmda CiM
ko'rsatmalari faqat L1, faqat L2 va ikkalasi tomonidan qo'llab-
quvvatlansa, energiyani yaxshilash natijalari tasvirlangan.
Umuman olganda, CiM faqat L2 tomonidan qo'llab-quvvatlansa,
ilovalar kamroq energiya yaxshilanishini namoyish etadi , bu
to'liq ierarxik xotiraga ega tizimda L1 ga tez-tez kirish va L1da
CiM operatsiyalari uchun kamroq energiya sarfi bilan bog'liq.
Ushbu tajribalar shuni ko'rsatadiki, CiM modellashtirish bilan Eva-
CiM tadqiqotchilarga tizim uchun eng yaxshi konfiguratsiyani
o'rganish imkoniyatini beradi.