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基于近端策略优化的阻变存储硬件加速器自动量化 被引量:2
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作者 魏正 张兴军 +2 位作者 卓志敏 纪泽宇 李泳昊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期518-532,共15页
卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬... 卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬件加速器由于具有高集成度和低功耗等优势,被广泛应用于加速矩阵-向量乘运算,但是其不适合进行32 b浮点数计算,因此需要量化来降低数据精度.手工为每一层确定量化位宽非常耗时,近期的研究针对现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台使用基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的强化学习来进行自动量化,但需要将连续动作转换为离散动作,并通过逐层递减量化位宽来满足资源约束条件.基于此,提出基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的阻变存储硬件加速器自动量化,使用离散动作空间来避免动作空间转换步骤,设计新的奖励函数使PPO自动学习满足资源约束的最优量化策略,并给出软硬件设计改动以支持混合精度计算.实验结果表明:与粗粒度的量化相比,提出的方法可以减少20%~30%的硬件开销,而不引起模型准确度的过多损失.与其他自动量化相比,提出的方法搜索时间短,并且在相同的资源约束条件下可以进一步减少约4.2%的硬件开销.这为量化算法和硬件加速器的协同设计提供了参考. 展开更多
关键词 自动量化 强化学习 基于阻变存储的硬件加速器 神经网络 内存计算
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基于阻变存储器的物理不可克隆函数设计
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作者 冯平 廖文丽 +2 位作者 左石凯 陈铖颖 黄渝斐 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第4期341-349,共9页
物理不可克隆函数(PUF)将集成电路制造过程中产生的工艺变化作为一种安全原语,已被广泛应用于硬件安全领域,特别是身份认证和密钥存储。提出了一种基于阻变存储器(RRAM)阵列的PUF优化设计,采用2T2R差分存储结构,并利用阵列中RRAM单元的... 物理不可克隆函数(PUF)将集成电路制造过程中产生的工艺变化作为一种安全原语,已被广泛应用于硬件安全领域,特别是身份认证和密钥存储。提出了一种基于阻变存储器(RRAM)阵列的PUF优化设计,采用2T2R差分存储结构,并利用阵列中RRAM单元的阻值变化产生PUF的随机性,以实现更高安全级别所需的大量激励-响应对(CRP)。RRAM PUF的存储单元基于28 nm工艺实现,其面积仅为0.125μm~2,相比传统PUF存储单元面积开销减小,在入侵和侧信道攻击方面具有更好的鲁棒性。实验数据表明,RRAM PUF唯一性达到了约49.78%,片内汉明距离为0%,一致性良好,具有较好的随机性。 展开更多
关键词 硬件安全 存储器(RRAM) 物理不可克隆函数(PUF) 激励-响应对(CRP) 灵敏放大器
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ReHuff:基于ReRAM的Huffman编码硬件结构设计
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作者 郑道文 周一开 +2 位作者 唐忆滨 刘博生 武继刚 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第6期988-997,共10页
随着数据量在深度学习等各种应用场景中的迅速增大,通信和存储的硬件开销显著增加。在此背景下,压缩方法的重要性日益提升。哈夫曼编码是目前具备代表性且广泛应用的压缩方法之一,其特点是在不损害数据完整性的前提下,有效压缩数据并节... 随着数据量在深度学习等各种应用场景中的迅速增大,通信和存储的硬件开销显著增加。在此背景下,压缩方法的重要性日益提升。哈夫曼编码是目前具备代表性且广泛应用的压缩方法之一,其特点是在不损害数据完整性的前提下,有效压缩数据并节省存储空间。然而,由于分层内存存储的限制,哈夫曼编码在传统硬件中的解决方案面临着高延迟和高能耗的挑战。提出了一种名为ReHuff的硬件架构,利用阻变随机存储器(ReRAM)实现在内存中直接进行哈夫曼编码。设计了基于ReRAM的哈夫曼编码映射方法,以提取有效数据。针对映射过程中存在的变长编码数据与定长ReRAM块之间的匹配问题,提出了适应架构设计的双阶段变长数据选择与分割方法,整合变长输出以节省能耗并提升ReRAM的利用效率。仿真结果表明,所提出的设计方案的性能与能耗表现均优于代表性基准,在性能方面提高了18.6倍,在能耗方面降低了82.4%。 展开更多
关键词 哈夫曼编码 数据压缩 随机存储 加速器设计 数据映射
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基于石墨烯电极RRAM的混合型PUF指纹电路
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作者 白创 张伟 +1 位作者 吕豪 米莲娜·朱卡诺维奇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期508-513,550,共7页
该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用R... 该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用RRAM不同阻态阻值放大存储PUF单元初始偏差,提升PUF的稳定性;利用RRAM循环间随机性实现指纹ID的重构,提升PUF的安全性。混合型PUF芯片指纹电路在0.35μm CMOS工艺下设计实现。仿真结果表明,PUF输出具有良好的稳定性与唯一性,标准温度电压下片间汉明距离为49.95%,同时温度在−40℃~100℃,电源电压在4.6 V~5.4 V范围内变化时,PUF比特错误率为0。 展开更多
关键词 芯片指纹识别 硬件安全 物理不可克隆函数 存储
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