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標(biāo)簽 > dram
DRAM(Dynamic Random Access Memory),即動態(tài)隨機(jī)存取存儲器,最為常見的系統(tǒng)內(nèi)存。DRAM 只能將數(shù)據(jù)保持很短的時間。為了保持?jǐn)?shù)據(jù),DRAM使用電容存儲,所以必須隔一段時間刷新(refresh)一次,如果存儲單元沒有被刷新,存儲的信息就會丟失。 (關(guān)機(jī)就會丟失數(shù)據(jù))
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隨著系統(tǒng)對內(nèi)存容量、帶寬、性能等方面的需求提高,系統(tǒng)會接入多個 DRAM Devices。而多個 DRAM Devices 不同的組織方式,會帶來不同的...
四種閃存設(shè)計(jì)優(yōu)劣點(diǎn)分析
由于閃存比傳統(tǒng)媒介有著更為明顯的優(yōu)勢,在過去一年里,閃存的普及率開始飆升。不過,我們總是很難判斷不同閃存產(chǎn)品之間的區(qū)別。在本文中,我們對四種常見閃存設(shè)計(jì)...
深入解析泛林集團(tuán)Striker ICEFill電介質(zhì)填充技術(shù)
沉積技術(shù)是推進(jìn)存儲器件進(jìn)步的關(guān)鍵要素。但隨著3D NAND堆棧的出現(xiàn),現(xiàn)有填充方法的局限性已開始凸顯。
CXL是一個全新的得到業(yè)界認(rèn)同的互聯(lián)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),其正帶著服務(wù)器架構(gòu)迎來革命性的轉(zhuǎn)變。
混合NVM/DRAM平臺上的內(nèi)存帶寬調(diào)節(jié)策略
隨著相變存儲器 (PCM)、STT-MRAM、憶阻器和英特爾的 3D-XPoint 等技術(shù)的快速發(fā)展,高速的、可字節(jié)尋址的新興 NVM 的產(chǎn)品逐漸涌現(xiàn)于市場中
20世紀(jì)70 年代到 90年代中期,動態(tài)隨機(jī)存取存儲器 (Dynamic Random Access Memory ,DRAM) 采用的是異步接口,這樣...
目前有多種基于 3D 堆疊方法, 主要包括: 芯片與芯片的堆疊( D2D) 、芯片與圓片的堆疊( D2W ) 以及圓片與圓片的堆疊( W2W) 。
2022-11-01 標(biāo)簽:DRAM片上系統(tǒng)ISP 2.6k 0
存儲器是集成電路最重要的技術(shù)之一,是集成電路核心競爭力的重要體現(xiàn)。然而,我國作為IC產(chǎn)業(yè)最大的消費(fèi)國,相較于國外三星、英特爾等大型半導(dǎo)體公司的存儲器技術(shù)...
關(guān)于FPGA上HBM 425GB/s內(nèi)存帶寬的實(shí)測
在FPGA上對傳統(tǒng)內(nèi)存進(jìn)行基準(zhǔn)測試。先前的工作[20],[22],[23],[47]試圖通過使用高級語言(例如OpenCL)在FPGA上對傳統(tǒng)存儲器(例...
NVIDIA首席科學(xué)家Bill Dally:深度學(xué)習(xí)硬件趨勢
Bill Dally于2009年1月加入NVIDIA擔(dān)任首席科學(xué)家,此前在斯坦福大學(xué)任職12年,擔(dān)任計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任。Dally及其斯坦福團(tuán)隊(duì)開發(fā)了系統(tǒng)...
2024-02-25 標(biāo)簽:DRAM寄存器深度學(xué)習(xí) 2.4k 0
由于內(nèi)存接口芯片的大規(guī)模商用要經(jīng)過下游廠商的多重認(rèn)證,還要攻克低功耗內(nèi)存接口芯片的核心技術(shù)難關(guān),從 DDR4 世代開始,全球內(nèi)存接口芯片廠商僅剩 Ram...
我們花了十多次的篇幅,說明了常用的交換式電源的原理。從可以升壓的 boost converter 開始,到降壓用的 buck converter,我們用...
在數(shù)字時代,DRAM(動態(tài)隨機(jī)存取存儲器)扮演著至關(guān)重要的角色。它們存儲著我們的數(shù)據(jù),也承載著我們的記憶。然而,要正確地操作DRAM并確保其高效運(yùn)行,了...
SF-EP1C學(xué)習(xí)板:基于SDRAM讀寫的串口調(diào)試實(shí)驗(yàn)
通常DRAM是有一個異步接口的,這樣它可以隨時響應(yīng)控制輸入的變化。而SDRAM有一個同步接口,在響應(yīng)控制輸入前會等待一個時鐘信號,這樣就能和計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)...
2019-12-25 標(biāo)簽:dramsdram計(jì)算機(jī) 2.3k 0
隨著AI設(shè)計(jì)對內(nèi)部存儲器訪問的要求越來越高,SRAM在工藝節(jié)點(diǎn)遷移中進(jìn)一步增加功耗已成為一個的問題。
萬物智聯(lián)時代的到來,大幅提升了人工智能 (AI) 及邊緣計(jì)算 (Edge Computing)等巨量運(yùn)算架構(gòu)的應(yīng)用需求。但是傳統(tǒng)存儲器均在耗電量、數(shù)據(jù)訪...
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