CAMP：3D-IMC上LLM权重映射算法提出
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CAMP：3D-IMC上LLM权重映射算法提出
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AI 综述
2026年11月6日，arXiv人工智能板块刊出由Orhun Görkem等作者提出的CAMP（Context-Aware Mapping and Placement）算法，这是一种面向3D-IMC架构LLM加速器的推理上下文感知权重映射算法。报道称，CAMP通过冲突矩阵刻画架构、目标网络与运行时上下文引发的资源争用，并用性能剖析驱动的反馈循环剪枝搜索空间；该方案为离线纯软件方案，无需改动硬件。报道给出的数据是：3D-IMC计算利用率从42.4%提升至60.3%，相比SOTA映射算法实现最高2.0倍的3D-IMC吞吐和1.74倍的端到端吞吐提升。上述指标均出自该篇报道，尚待独立验证。
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最新进展11月6日 13:00
CAMP：面向 3D-IMC 阵列上 LLM 的上下文感知权重映射与放置报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv Artificial IntelligenceCAMP：面向 3D-IMC 阵列上 LLM 的上下文感知权重映射与放置
CAMP 是一种面向 3D-IMC 架构 LLM 加速器的推理上下文感知权重映射算法，通过冲突矩阵刻画架构、目标网络与运行时上下文引发的资源争用，并用性能剖析驱动的反馈循环剪枝搜索空间。该离线纯软件方案无需改动硬件，将 3D-IMC 计算利用率从 42.4% 提升至 60.3%，相比 SOTA 映射算法实现最高 2.0 倍的 3D-IMC 吞吐和 1.74 倍的端到端吞吐提升。
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