1、强调存储密度（StorageDensity）Mb/mm2，存算一体的主要目的是减少数据搬运的开销，如果一味的堆计算单元而损失存储密度，那么虽然整体的计算吞吐率（TOPS）可以做到很大，相应的对计算密度也会有提升，但是由于需要频繁给CIMMacro刷新数据，从系统能效的角度上来说反而是下降的。这次的SRAMArr

1b*4b的操作是通过4b或非门乘法器完成，然后再通过4b加法器两两相加。但是从真值表上来看，2个4b或非门乘法器加1个4b加法器完成的工作实际上可以通过一个由加法器和两比特IN控制的四选一Mux（或者说LUT）来完成。这样做的话可以直接节省掉21%的功耗。提出的这个并行多位输入结构下（即并

SRAMarray和Localadder耦合在一起形成一个块，两个块share一个semi-global-adder，四个块再去shareGlobaladder和移位累加器。这样的floorplan使得整体结构上不存在一大块独立的巨型多级加法树，使得布局变得更加的规整。这里讨论了mix-Vt设计的问题，即混用高Vt管子和低Vt管子，高Vt

SRAMCIM的后续发展之我见目前CIM技术已经应用在诸多存储器上，如主流存储器SRAM，DRAM，Flash，以及新型NVM，如RRAM，PCM，FeRAM，MRAM等。其中SRAMCIM是一个进展较快的方向，主要受益于其工艺上的成熟性，与CMOS先进工艺的高度兼容，并且SRAM的高速度也是SRAMCIM性能上的一个重要优势。工业界对于

在众多的量化策略中，顶底分型策略因其独特的市场趋势捕捉能力和简洁的实现方式而受到许多投资者的青睐。本文将详细介绍顶底分型策略的原理，并展示如何使用Python在聚宽平台上实现这一策略。感兴趣的朋友，可以在下方公号内回复：001，即可获取源码，共同交流！顶底分型策略概述顶底分型是

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：     2.算法涉及理论知识概要        随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，手势识别技术在人机交互、虚拟现实、智能家居等领域的应用越来越广泛。基于深度学习网络的手势识别系统凭借其强大的特征提取和

CIM技术经典导读之数字SRAMCIM技术序言啊哈，挖个新坑，计划把我这边自己感觉比较classic的一些CIM工作给整理出来，和读者们一起分享讨论，论文的主要来源会挑选ISSCC，VLSI上的文章，如何评价是否classic这个主要是根据我自己的感觉来，可能也会参照一下highlightpaper或者引用量这些指标，

多方迹象表明，2024年将是AIPC元年。Canalys预计，2024年，具备AI功能的PC总出货量将取得19%左右的市场份额。到2027年，60%的PC将具备AI功能。据悉，有迹象表明，微软正在与电脑厂商合作，设计性能超过40TOPS的产品，以满足下一代WindowsCoPilot（AI助手）系统的要求。这款新产品有可能为Window