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摘要:
对于数据密集型应用,大量能量和延时消耗在计算和存储单元之间的数据传输上,造成冯·诺依曼瓶颈.在采用2.5D封装集成的系统中,这一问题依然存在.为此,提出一种新型的硬件加速方案.引入存储型计算到2.5D系统中,使片外存储具备运算的能力.将存储器划分为若干个bank,支持bank间并行访问,并在存储阵列中设计可配置的加速单元,充分利用存储阵列的带宽进行并行计算,降低数据传输的延时和能耗.以H.264解码中的反量化反变换为例对该结构进行实现,仿真结果显示,相较于传统软件实现方法,该方案可获得7.1倍的性能提升,节省80.5%的能量,并且只增加2%的面积开销.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于2.5D封装系统的存储型计算研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 存储型计算 冯·诺依曼瓶颈 2.5D封装系统 H.264解码 数据密集型应用
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 体系结构与软件技术
研究方向 页码范围 105-110,119
页数 7页 分类号 TN47
字数 4391字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹颖颖 复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
存储型计算
冯·诺依曼瓶颈
2.5D封装系统
H.264解码
数据密集型应用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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