ARTEMIS：Transformer 神经网络的混合模拟 - 随机 In-DRAM 加速器
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内容提要
本文介绍了TIMELY内存加速器，通过模拟数据局部性和时域接口提高能效，优于现有的R²PIM加速器。研究分析了使用模拟ReRAM进行矩阵操作的性能，提出的加速器在能效上具有优势。此外，AnalogNAS框架在TinyML任务中展示了高准确性，ITA架构实现了低功耗高效能的Transformer推理。
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Q&A
TIMELY内存加速器的主要优势是什么？
TIMELY内存加速器通过模拟数据局部性和时域接口提高能效，优于现有的R²PIM加速器。
如何通过TIMELY加速器实现速度提升？
通过提出的新颖内存数据排列策略，TIMELY加速器能够实现高达2.8倍的速度提升，特别适用于基于广义矩阵乘法的变压器模型推理。
AnalogNAS框架在TinyML任务中的表现如何？
AnalogNAS框架在TinyML任务中展示了高准确性，并在64核IMC芯片上实现了更高的模型准确性。
ITA架构的能效表现如何？
ITA架构在能效上达到16.9 TOPS/W，面积效率为5.93 TOPS/mm²，表现出低功耗高效能的特点。
TIMELY加速器如何提高矩阵操作的性能？
TIMELY加速器通过使用模拟ReRAM进行关键矩阵操作，显示出比数字ReRAM和SRAM操作更高的能效。
TIMELY加速器的设计理念是什么？
TIMELY加速器的设计理念是通过模拟数据局部性和时域接口来最大化能效，并优化计算密度和吞吐量。
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