推論チップは、速いメモリと速い演算器たくさんあれば、勝てそう？

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

ディープ・ラーニングの推論チップ
・内部メモリたっぷり
・演算器たっぷり
・で、電力少な目。。。
ができれば、勝てる。。。。が

いっそ、演算器が入っているSRAMとか作れないかな？

— Hatenaブログに移行したよ (@Vengineer) August 23, 2019

 ということで、SRAMの中で演算しているのってあるかな？と調べたら、いっぱいあった。

あったよ。
Neural Cache: Bit-Serial In-Cache
Acceleration of Deep Neural Networkshttps://t.co/k6ZFIcTga6

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Xcel-RAM: Accelerating Binary Neural Networks in High-Throughput SRAM Compute Arrayshttps://t.co/le63NMnVc1

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Start upもあったよ。https://t.co/JJlJ7cJWR7

— Hatenaブログに移行したよ (@Vengineer) August 23, 2019

AREANNA

 いつ頃実用化されるのかな？

それから、Mythic もそうだったんだ。

Mythicは、Compute-in-memoryだったのね。

— Hatenaブログに移行したよ (@Vengineer) August 23, 2019

 Technologyのところにいろいろ書いてあった。

medium.com

こちらの記事にはいろいろ書いてありました。

medium.com

こんな感じにチップとボードも(引用：URLを組み込んでいます)

x4のPCIeボードに4枚のMythicのChipを搭載した子ボードが。

あれ、下図を見ると、RISC-V載っているよ。。。(引用：URLを組み込んでいます)

Matrix MultipilerがAnalogなんですね。

ソフトウェアも既にありますね。(引用：URLを組み込んでいます)

Caffe、TensorFlow、PyTorchのモデルを取り込めるようですね。

コンパイラの部分はもうちょっと詳しい説明ありましたよ。(引用：URLを組み込んでいます)