Neo的战斗部

内存计算（In-memory Computing）架构是一种新兴的机器学习加速器方法，通过将计算能力集成到存储器中，以减少数据移动的延迟和能耗，从而提高计算效率和性能。这种方法特别适用于需要大量数据处理的深度学习任务。出现存内计算的原因IMC与数字电路的优势内存计算架构作为新兴的ML加速器方法，通过在存储器中集成计算能力，显著减少了数据移动的延迟和能耗，提升了计算效率。尽管面临可靠性、计算精度和热管理等设计挑战，但在深度学习推理和边缘计算设备中的应用前景广阔。

分两大块：ML处理器的能效问题跨层优化和异构多核的必要性边缘设备智能化：边缘系统包括可穿戴设备、植入式设备、智能扬声器、无人机、汽车等，它们需要智能处理能力来处理数据并做出决策。tinyML挑战：在资源受限的边缘设备上实现机器学习（被称为tinyML）面临诸多挑战，包括有限的内存、实时处理需求（低延迟）、以及低能耗限制。模型选择：并非所有深度神经网络（DNN）都适用于边缘设备。需要根据任务的复杂性、可用的计算资源和能耗预算来选择合适的模型。

这部分分为4部分：概览：LLMs和生成式AI探讨大语言模型（LLMs）和生成式AI的整体环境，及其对硬件加速器设计的影响。高性能AI加速器的特定考虑因素广泛的模型和使用案例支持：需要设计能支持多种模型和应用场景的加速器。系统级优化：强调从系统层面进行优化以提升整体性能。计算效率的路线图量化与稀疏性：探讨量化（Quantization）和稀疏性（Sparsity）技术如何提高计算效率。功率管理：通过优化功率管理来提高性能和能效。

这些技术的实施需要细致的硬件优化和软件算法的协同设计，以确保在不牺牲模型准确度的前提下实现性能的最大化。传统的浮点运算会被转换成使用较少比特数的整数或定点运算，例如FP32转换为INT8或更低精度的格式（如FP16, FP8）。这部分没有好说的，基础知识普及，从机器学习的定义到深度神经网络的分类，诸如CNN，卷积，激活函数等，介绍了常用的几种CNN，attention等。然而，量化也带来了效率与准确度之间的权衡，因为精度的降低可能会导致模型准确度的损失。：因每个数值占用的位数减少，降低了内存读写需求。