湖南大學自研“存算一體”非馮·諾依曼類腦芯片架構(gòu)
近日,湖南大學電氣與信息工程學院劉杰教授課題組自主研制出了“存算一體”非馮·諾依曼類腦芯片架構(gòu),用于加速分子動力學高性能科學計算。
相較主流Intel CPU、NVIDIA GPU芯片,在保持計算高精度前提下,實現(xiàn)了約2個數(shù)量級提速。研究成果發(fā)表在《npj Computational Materials》期刊。
自1946年發(fā)明至今,馮·諾依曼架構(gòu)一直占據(jù)統(tǒng)治地位,是CPU、GPU等主流芯片的基礎(chǔ),也是手機、臺式機、筆記本、計算服務(wù)器、超級計算中心的底層基礎(chǔ)架構(gòu)。不過,在馮·諾依曼架構(gòu)中,“存儲墻(memory wall)”和“功耗墻(power wall)”等瓶頸問題嚴重制約了計算性能的提升。
為此,劉杰教授團隊自主設(shè)計了“存算一體”的類腦芯片架構(gòu),并基于FPGA研制出了基于新型非馮·諾依曼芯片架構(gòu)的分子動力學計算系統(tǒng)“NVNMD”(第一版),實現(xiàn)了從傳統(tǒng)馮·諾依曼芯片架構(gòu)向新型非馮·諾依曼芯片架構(gòu)的“范式轉(zhuǎn)移(paradigm shift)”。
據(jù)湖南大學官方介紹,NVNMD的核心計算模塊中,存儲單元和計算單元緊密融為一體(即“存算一體”),避免了頻繁的數(shù)據(jù)搬運,極大緩解了計算中的“存儲墻”和“功耗墻”瓶頸。實測表明,相較主流CPU、GPU等傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)芯片,可將計算速度提升大約2個數(shù)量級;并可將計算功耗降低大約3個數(shù)量級。
湖南大學消息顯示,該成果提出的新型NVNMD兼具AIMD級別高精度、CMD級別高速度,在物理、化學、生物、制藥、地質(zhì)、材料、半導(dǎo)體、納米技術(shù)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用前景。
目前,該團隊正在基于高端工藝節(jié)點,設(shè)計非馮·諾依曼架構(gòu)ASIC芯片的NVNMD(第二版),旨在實現(xiàn)單節(jié)點(平方cm量級芯片、百瓦量級功耗、新型非馮·諾依曼芯片架構(gòu))分子動力學算力大致相當于美國最強超算中心Summit算力總和(占地一棟樓、十兆瓦量級功耗、傳統(tǒng)馮·諾依曼芯片架構(gòu))的研究目標。
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