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基于SRAM的多bit存内计算关键技术及应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习等新兴应用对计算能力提出了前所未有的要求。在人工智能的各类应用场景中，如语音识别、图像识别、自然语言处理以及大模型训练等，都需要处理海量的数据，并进行复杂的运算。这些应用不仅要求计算设备具备强大的算力，还对计算效率和能耗有着严格的限制。然而，传统的冯?诺伊曼计算架构在面对这些新兴需求时，逐渐暴露出其固有的局限性。
在传统的冯?诺伊曼架构中，存储单元和计算单元相互分离，数据需要在存储器和处理器之间频繁传输。这种数据搬运过程不仅消耗了大量的时间，还导致了严重的能耗问题，形成了所谓
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