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超维度计算（HDC）是一种受脑启发的计算范式，可与高维矢量，高矢量，而不是数字一起使用。HDC用位，更简单的算术操作代替了几个复杂的学习组成，从而产生了更快，更节能的学习算法。但是，由于将数据映射到高维空间中，因此它是以增加数据的成本来处理的。虽然某些数据集可能几乎适合内存，但最终的过量向量通常无法存储在内存中，从而导致长期数据传输从存储中。在本文中，我们提出了节俭，这是一种存储计算（ISC）解决方案，该解决方案在整个闪存层次结构上执行HDC编码和训练。为了隐藏培训的延迟并启用有效的计算，我们介绍了HDC中的批处理概念。它使我们能够将HDC培训分为子组件并独立处理。我们还首次提出了HDC的芯片加速度，该加速器使用简单的低功率数字电路来实现闪光平面中的HDC编码。这使我们能够探索Flash层次结构提供的高内部并行性，并与可忽略不计的延迟开销并行编码多个数据点。节俭还实现了单个顶级FPGA加速器，该加速器进一步处理了从芯片中获得的数据。我们利用最先进的内部人ISC基础架构来扩展顶级加速器，并为节俭提供软件支持。节俭的人完全在存储中进行HDC培训，同时几乎完全隐藏了计算的延迟。我们对五个流行分类数据集的评估表明，节俭平均比CPU服务器快1612×。4×比最先进的ISC解决方案快4×，用于HDC编码和培训的内幕。
节俭：跨闪存层次结构进行超维度计算的培训
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