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存算一体：解决数据搬运瓶颈

更新时间：2026-03-22 10:59:15 大小：16K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：存算一体 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、引言

随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，人工智能、大数据分析等新兴应用对计算性能和能效提出了更高要求。传统计算架构中，存储与计算分离的设计导致数据需要在存储器和处理器之间频繁搬运，产生了严重的“数据搬运瓶颈”，不仅限制了计算效率的提升，还造成了大量的能源消耗。在此背景下，存算一体（Computing-in-Memory, CIM）架构作为一种新型计算范式应运而生，通过将计算逻辑嵌入存储单元内部，实现数据的就地处理，从根本上减少数据搬运，为突破传统架构的性能瓶颈提供了重要途径。

二、传统计算架构的“数据搬运瓶颈”

（一）冯·诺依曼架构的局限性

传统计算机普遍采用冯·诺依曼架构，其核心特征是存储单元与运算单元分离。在这种架构下，数据必须从存储器（如内存、硬盘）加载到运算器（CPU/GPU）中进行处理，处理完成后再写回存储器。随着数据量的激增和计算任务的复杂化，这种“存储-计算-存储”的工作模式暴露出显著缺陷：数据搬运过程占用了大量的时间和带宽资源，导致计算效率严重受制于数据传输速度，即所谓的“冯·诺依曼瓶颈”。

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