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面向神经网络加速芯片的三维堆叠存储优化方法及装置

摘要

本发明提供一种面向神经网络加速芯片的三维堆叠存储优化方法及装置,其中,该方法包括:采用小批量拆分技术,优化神经网络训练的数据流,调整训练中各种数据的生存时间;根据各种数据的生存时间,将数据映射到逻辑分区上;根据逻辑分区的平均功耗和物理分区的热学特性,将逻辑分区映射到物理分区上;根据映射结果,得到三维堆叠存储器各个物理分区的温度;根据各个物理分区的温度,优化各个物理分区的刷新频率。上述技术方案实现了考虑数据的生存时间和物理分区的温度优化各个物理分区的刷新频率,减少了用于神经网络训练加速芯片的三维堆叠存储器的一些不必要的刷新次数,进而降低了该存储器的刷新功耗和最高温度,提高了其寿命和稳定性。

著录项

  • 公开/公告号CN111415003A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202010105871.5

  • 申请日2020-02-20

  • 分类号

  • 代理机构北京三友知识产权代理有限公司;

  • 代理人薛平

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园

  • 入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/063 申请日:20200220

    实质审查的生效

  • 2020-07-14

    公开

    公开

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