湖南大學(xué)自研“存算一體”非馮·諾依曼類腦芯片架構(gòu)

近日，湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)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(xué)高性能科學(xué)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(yán)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(xué)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(xué)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(xué)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(xué)、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(xué)算力大致相當(dāng)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(biāo)。

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