对于数据密集型应用,大量能量和延时消耗在计算和存储单元之间的数据传输上,造成冯·诺依曼瓶颈.在采用2.5D封装集成的系统中,这一问题依然存在.为此,提出一种新型的硬件加速方案.引入存储型计算到2.5D系统中,使片外存储具备运算的能力.将存储器划分为若干个bank,支持bank间并行访问,并在存储阵列中设计可配置的加速单元,充分利用存储阵列的带宽进行并行计算,降低数据传输的延时和能耗.以H.264解码中的反量化反变换为例对该结构进行实现,仿真结果显示,相较于传统软件实现方法,该方案可获得7.1倍的性能提升,节省80.5％的能量,并且只增加2％的面积开销.
存储型计算 冯·诺依曼瓶颈 2.5D封装系统 H.264解码 数据密集型应用