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车规计算芯片的存算一体架构与近存计算技术.docx
资料介绍
车规计算芯片的存算一体架构与近存计算技术
一、存算一体的技术动机
在传统冯·诺依曼架构中，计算单元与存储单元物理分离，数据在两者之间的搬运既消耗能量又产生延迟。对于数据密集型AI推理任务，数据搬运的能耗可达计算能耗的100至1000倍，这就是所谓的冯·诺依曼瓶颈（Von Neumann Bottleneck）。存算一体（Computing-in-Memory，CIM）技术从根本上解决这一瓶颈——将计算操作直接嵌入到存储器内部执行，消除数据搬运开销。
在车规芯片领域，存算一体技术的价值尤为突出。自动驾驶系统中的AI推理任务需要极高的内存带宽（每秒数百GB），且对功耗预算敏感（影响续航里程）。CIM通过将MAC计算操作在SRAM或ReRAM存储阵列内部完成，将数据搬运距离从数十毫米缩短至数微米，能效提升可达两个数量级。2026年，基于SRAM的存算一体加速核在特定AI推理任务中实现了25 TOPS/W的极致能效比。
二、SRAM基存算一体架构
SRAM基存算一体（SRAM-CIM）利用标准SRAM单元的位线（Bitline）电流进行模拟域的乘累加运算。在读取操作中，SRAM单元中存储的权重数据（0或1）控制位线的放电电流，输入激活值（以电压幅度或脉冲宽度表示）调制参考电流的幅度，两者的乘积在位线上以模拟电流求和的形式完成累加。模数转换器（ADC） 在阵列的输出端将模拟累加结果转换回数字域。
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