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超维计算 (HDC) 采用并行计算范式和高效学习算法,非常适合资源受限的人工智能 (AI) 应用,例如边缘设备。基于忆阻设备的内存计算 (IMC) 系统通过提供节能硬件解决方案对此进行了补充。为了充分利用忆阻 IMC 硬件和 HDC 算法的优势,我们提出了一种硬件算法协同设计方法,用于在忆阻片上系统 (SoC) 上实现 HDC。在硬件方面,我们利用忆阻交叉开关阵列固有的随机性进行编码,并采用模拟 IMC 进行分类。在算法层面,我们开发了硬件感知编码技术,将数据特征映射到超维向量中,从而优化了忆阻 SoC 内的分类过程。硬件实验结果表明语言分类任务的准确率为 90.71%,凸显了我们的方法在边缘设备上实现节能 AI 部署的潜力。

基于忆阻片上系统的超维计算硬件-算法协同设计

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