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摘要CMOS逻辑电路的快速增长超过了内存访问的进步，导致了重要的“记忆墙”瓶颈，尤其是在人工智能应用程序中。为了应对这一挑战，计算中的计算（CIM）已成为提高计算系统的性能，领域效率和能量效率的有前途的方法。通过使记忆单元执行并行计算，CIM可以改善数据重复使用并最大程度地减少存储器和过程之间的数据移动。这项研究对基于SRAM的CIM宏的各个领域及其相关的计算范式进行了全面综述。此外，它还对最近的SRAM-CIM宏进行了一项调查，并侧重于关键挑战和涉及的设计交易。此外，这项研究确定了SRAM-CIM宏观设计的潜在未来趋势，包括混合计算，精度增强和操作员重新配置。这些趋势旨在解决计算准确性，能源效率和对SRAM-CIM框架内不同运营商的支持之间的贸易。在微结构级别上，提出了两种可能的交易解决方案：chiplet集成和稀疏性优化。最后，提出了研究观点，以供未来发展。
从宏到微体系结构：基于SRAM的计算机电路的评论和趋势
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