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摘要 —人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变许多研究领域，例如视觉识别、自然语言处理、自动驾驶汽车和预测。传统的冯诺依曼计算架构具有分离的处理单元和存储设备，随着工艺技术的扩展，其计算性能一直在迅速提高。然而，在人工智能和机器学习时代，存储设备和处理单元之间的数据传输成为系统的瓶颈。为了解决这个数据移动问题，以内存为中心的计算采用了将存储设备与处理单元合并的方法，以便可以在同一位置进行计算而无需移动任何数据。内存处理 (PIM) 引起了研究界的关注，因为它可以通过最小化数据移动来显着提高以内存为中心的计算系统的能源效率。尽管 PIM 的好处被广泛接受，但它的局限性和挑战尚未得到彻底研究。本文全面研究了基于各种存储设备类型（例如静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM) 和电阻式存储器 (ReRAM)）的最先进的 PIM 研究工作。我们将概述每种存储器类型的 PIM 设计，涵盖位单元、电路和架构。然后，我们将讨论一种新的软件堆栈标准及其将 PIM 与传统计算架构相结合所面临的挑战。最后，我们将讨论 PIM 的各种未来研究方向，以进一步减少数据转换开销、提高测试准确性并最大限度地减少内存内数据移动。
人工智能的内存处理电路概述......
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