OISMA: Moltiplicazione Stocastica In-Memory per Carichi di Lavoro di Matrici nell'IA

Una nuova architettura di calcolo in-memory chiamata OISMA (On-the-fly In-memory Stochastic Multiplication Architecture) è stata proposta per affrontare il collo di bottiglia computazionale dei carichi di lavoro di moltiplicazione di matrici nei modelli di intelligenza artificiale. OISMA sfrutta il sistema di calcolo quasi-stocastico a piramide piegata (BP) per eseguire moltiplicazioni stocastiche in situ durante le normali operazioni di lettura della memoria, con un costo aggiuntivo trascurabile. L'architettura mira a superare le limitazioni sia delle architetture IMC digitali/binarie che di quelle analogiche, che soffrono di degrado delle prestazioni e dell'efficienza energetica. Una periferia di accumulo accumula i flussi di bit di moltiplicazione in uscita per ottenere operazioni matriciali. Il lavoro è dettagliato in arXiv:2508.08822v2.