基于闪存器件的高效卷积计算芯片

新一代信息技术

卷积运算作为一种线性运算，在信号系统方面占据非常重要的地位，包括图像识别、地震勘测、超声诊断、人工智能等系统中广泛存在着卷积运算。利用传统的通用处理器CPU做卷积计算，存在计算效率低、速度慢，无法满足数据实时处理的需求，利用GPU做卷积方案也存在硬件资源开销大的问题。

本项目基于NOR FLASH闪存器件研发了高效卷积算子，并进一步开发了低功耗高速卷积计算芯片。利用NOR FLASH器件实现乘法计算，利用NOR FLASH阵列实现卷积运算以及卷积运算的并行执行，解决了传统计算方式存在的数据搬运问题，提高了计算效率，能够满足数据低能耗、实时处理的需求。

图1 基于闪存器件的高效卷积计算芯片

图2 硬件卷积神经网络演示系统

可用于集成到各种边缘和终端智能设备中，如智能手机、智能摄像头、自动驾驶车辆等，为这些设备提供更高效的图像处理能力，从而提升产品性能和用户体验；以及应用于数据中心，尤其是需要处理大量图像数据的场合（如云服务提供商、大型社交媒体等），该技术可以显著提高数据处理速度和准确性，同时降低能耗；此外，在医疗影像分析领域，还可以加快图像处理速度，提高诊断效率。

本项目目前处于研发阶段，在卷积范式构建、卷积核映射、块卷积实现等方面取得系列阶段性成果，开发了存算一体高效卷积计算芯片，并搭建了具有高可靠性、高能效的硬件卷积神经网络，相关成果发表在IEDM、TCAS-I、TED等国际权威会议和期刊上。