Вычисления с памятью

Вычисления с памятью - способ построения вычислительных платформ, в которых используются принцип хранения результатов функций в массивах памяти, одномерных или двухмерных, в виде таблиц соответствия (look up tables, LUT), а вычисление функций заменяется извлечением значения из таблиц. Такие вычислительные платформы могут следовать как чисто пространственной модели вычислений, как в ПЛИС, так и временно’й модели вычислений (процедурной), когда функция вычисляется за множество тактов. Второй подход нацелен на уменьшение избыточности интерконнекта в ПЛИС за счет совмещения операций обработки и передачи данных в одном вычислительном элементе. В этом подходе используются уплотнённые двухмерные массивы для хранения больших таблиц соответствий (LUT) со множественными входами и множественными выходами. Концепция Вычислений с памятью отличается от концепций Вычислений в памяти или Процессора в памяти Processor-in-memory (PIM), широко исследуемых в контексте интеграции процессора и памяти на одном кристалле, с целью уменьшения отклика памяти, и увеличения пропускной способности. Такие подходы ищут способы уменьшения расстояния на которое передаются данные между процессором и памятью. Одним из заметных вкладов в области архитектуры проектов PIM является проект Berkeley IRAM.

Вычисления с памятью обычно используют чтобы обеспечить преимущества, получаемые от аппаратной реконфигурируемости. Реконфигурируемые системы являются гибкой аппаратной платформой для быстрого прототипирования, что позволяет сократить цикл разработки и уменьшить время выхода на рынок новых устройств. ПЛИС является популярной платформой для реализации цифровых схем прежде всего на основе пространственной модели. С самого начала использования ПЛИС в 1985 их базовая структура состоит из двухмерного массива конфигурационных логических блоков (Configurable Logic Blocks) объединенных пространственной коммутационной средой в виде программируемой матрицы интерконнекта. Производительность и энергопотребление ПЛИС существенно зависит от архитектуры коммутационной среды, принципов распространения и синхронизации сигналов. Уменьшение влияния ограничений коммутационной среды достигается за счет расположения таблиц соответствия (LUT) в непосредственной близости друг от друга, называемых вместе кластерами, связи между кластерами также локализуются. Ввиду преимуществ кластерной архитектуры основные производители ПЛИС используют ее в своих коммерческих продуктах^[1][2]. Для реализации больших таблиц соответствия также могут быть использованы блоки внутренней памяти^[3]. Подобная гетерогенность элементов памяти улучшает заполняемость и быстродействие компонентов схем за счет минимизации и локализации связей.

Реконфигурируемые платформы на базе вычислений с памятью с итерационной (процедурной) моделью вычислений (или же комбинацией пространственной и итерационной модели) исследуются ^[4] в контексте повышения производительности и энергоэффективности относительно традиционных ПЛИС ориентированных в большей степени на пространственную модель (большое количество LUT с несколькими входами и одним выходом). Такие платформы известны как вычислители на памяти (ВнП) (Memory Based Computing (MBC)), в которых используются уплотненные двумерные массивы памяти для хранения в них таблиц соответствия (LUT). Такие каркасные конструкции полагаются на разбиение сложных функций (f) на более простые функции, которые хранятся в LUT с многими входами и выходами. Вычисление сложных функции происходит за несколько итераций вычисления простых функций. При создании ВнП могут быть эффективно использованы такие свойства устройств памяти ^[5] как высокая ёмкость, низкое энергопотребление, высокая производительность наноразмерной памяти. В ВнП базовый вычислительный блок представляет собой двумерный массив памяти в котором храняться таблицы соответствий (LUT), плюс необходимая логика управления для итерационного вычисления сложных функций. Такие вычислительные блоки объединяются пространственной коммутационной системой на основе эффективных решений отработанных в традиционных ПЛИС, причем за счет того, что данные локализованы и итерационно вычисляются требования к коммутационной системе существенно снижаются. Массив памяти в каждом вычислительном элементе может быть реализован на основе контентно-адресуемой памяти, что снижает объем требуемой памяти для некоторых приложений.

Если сравнивать MBC c FPGA то это родственные технологии, разница в том, что в MBC используется упрощенная коммутационная среда и реализация более сложного итерационного механизма поддержки вычислений на LUT с многими входами/выходами. Преимуществом MBC является простота элементной базы, основанной на устройствах памяти различного вида.

См. также

• en:Reconfigurable_Computing Reconfigurable Computing
• ПЛИС, en:Field-programmable gate array (FPGA)
• Processor-in-memory (PIM)

Примечания

1. ↑ Xilinx Corporation
2. ↑ Altera Corporation
3. ↑ J. Cong and S. Xu, «Technology Mapping for FPGAs with Embedded Memory Blocks», Symposium on Field Programmable Gate Array, 1998.
4. ↑ S. Paul and S. Bhunia, «Reconfigurable Computing Using Content Addressable Memory for Improved Performance and Resource Usage», Design Automation Conference, 2008.
5. ↑ S. Paul, S. Chatterjee, S. Mukhopadhyay and S. Bhunia, «Nanoscale Reconfigurable Computing Using Non-Volatile 2-D STTRAM Array», International Conference on Nanotechnology, 2009.

Для улучшения этой статьи желательно?: Проставить для статьи более точные категории.