数字存内计算设计与应用
数字存内计算EDA
数字存内计算技术可为AI芯片带来更高的计算能效，但是现有的EDA工具并不支持自动化的存内计算模块设计。本中心开发了一个自动化的平台工具AutoDCIM，为世界首创，可以按用户需要产生相应的存内计算模块供SoC设计使用。
工具可与存内计算优化模块CIM-DSE配合，利用基于多种模版生成的数字存内计算设计数据，对存内计算加速器进行设计空间搜索，对给定的设计目标进行寻找最优化的硬件设计。CIM-DSE 将考察多个硬件设计参数，例如模块大小，核心数目，缓存大小等，进行性能、功耗与面积的设计平衡。
模块设计优化
AutoDCIM 以用户定义的设计规格作为输入，自动产生一个数字存内计算模块单元，其版图设计是利用一个基于模版的版图生成器和版图搜索算法优化生成。
本中心利用AutoDCIM工具在40纳米工艺上探索了设计从4Kb 到 256Kb阵列大小的数字存内计算模块。自动化产生的数字存内计算模块与现有设计相比较可以实现较高的面积与功耗效率。
基于AutoDCIM设计优化的数字存内计算单元也已在28nm上完成流片验证，测试结果达到世界先进水平，可为不同的人工智能计算芯片提供计算单元。
流片技术成果
中心的数字电路存内计算单元模块已成功采用 28 纳米技术进行制造验证。我们的 AC-DCIM 模块展示了最好的计算效率高达 26 TOPS/W，比台积电的类似设计（缩放至 22 纳米）提升了 34%，代表了最先进的性能，可用于高性能的边缘计算芯片中。
数字存内计算应用
我们研发的便携式基因组分析原型机充分展现了DCIM技术的实际应用潜力。该设备可在偏远或资源有限环境中实现更快、更低成本的基因组分析，使先进医疗检测工具突破地域限制。 通过突破传统计算平台的性能瓶颈我们的发明为各行业和社区提供更智能、 更环保、更高效的解决方案， 为人工智能驱动的应用、医疗健康等领域开辟了全新可能。