據復旦工研院訊息，近日，該院張立華課題組參與的晶片院存算一體智慧處理器研究團隊，針對後摩爾時代的人工智慧處理器設計的相關挑戰，提出了多芯粒整合存算一體人工智慧晶片 COMB-MCM。

該系統在發揮存算一體“非馮”架構的效能和能效優勢的同時，避免模擬計算電路的計算誤差，並且利用多芯粒整合技術實現了流片後的算力可擴充套件性。

據介紹，存算一體（Computing-In-Memory，CIM）架構通過將資料儲存單元和計算單元融合為一體，徹底消除不必要的資料搬移，破解了傳統馮諾伊曼架構處理器與儲存器分離，訪存瓶頸導致的“儲存牆”和“功耗牆”問題，極大提高了算力和能效。

該技術在需要密集訪存的 AI 應用中展現出超高的能效，被認為是下一代人工智慧晶片的關鍵技術。

復旦大學的工作主要從三個層面進行了技術探索和創新：

在架構層面，提出了基於 SRAM 的存邊計算型存算一體架構（Computing-On-Memory-Boundary，COMB），進一步減少現有存算融合系統中權重更新引起的資料搬移，降低系統功耗開銷；

在電路層面，提出了支援細粒度雙極稀疏感知的存算融合巨集單元電路結構，在不增加額外檢測電路的情況下相容任意的稀疏模式，降低人工智慧演算法的計算功耗；

在系統層面，提出了基於逐層流水線的多芯粒演算法對映方法，並搭建了多芯粒整合（Multi-Chip-Module，MCM）可擴充套件系統來支援不同複雜度的人工智慧任務。面對不同規模神經網路時，通過配置芯粒的數量，實現計算與儲存需求的按比例增長，可避免了“一系統一設計”的重複研發成本，也為未來單一封裝內的異質異構整合提供了一個新的設計思路。

官網文章稱，該人工智慧晶片方案分別採用 65nm 和 28nm 工藝製造，65nm 工藝下通過 2.5D 封裝的 MCM 系統驗證了方案的可行性，並在 28nm 工藝下實現了更好的效能。

相關研究成果發表在被譽為“積體電路奧林匹克”的國際固態電路會議 ISSCC 2022。微電子學院博士研究生朱浩哲、工程與應用技術研究院碩士研究生焦博、張錦山為共同第一作者，晶片與系統前沿技術研究院青年副研究員陳遲曉為該論文通訊作者。