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存算一体与光计算技术研究

更新时间：2026-03-23 14:04:40 大小：18K 上传用户：江岚查看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、存算一体技术概述

（一）技术定义与核心原理

存算一体（Computation-in-Memory, CIM）是一种突破传统冯·诺依曼架构瓶颈的创新计算范式，其核心在于将数据存储与计算功能在物理层面深度融合。传统计算架构中，数据需在内存与处理器之间频繁迁移（"内存墙"问题），导致约90%的能耗和延迟消耗在数据搬运环节。存算一体技术通过在存储单元内部直接执行计算操作，从根本上减少数据移动，理论上可将计算能效提升1-2个数量级。

（二）主流技术路径

  • 基于新型存储介质的架构：利用MRAM（磁阻随机存取存储器）、ReRAM（阻变存储器）、PCM（相变存储器）等非易失性存储器件的物理特性，通过调节存储单元的电阻状态实现布尔运算和矩阵乘法。典型方案包括Crossbar阵列结构，可并行执行大规模乘加运算，特别适用于深度学习中的卷积操作。

  • 近存计算（Near-Memory Computing）：在存储芯片外部但物理位置靠近存储器的区域部署专用计算单元，通过宽位宽数据总线实现高带宽数据交互。该方案兼容性强，可基于现有DRAM/LPDDR内存架构改造，已在GPU显存控制器中得到应用。

  • 软件定义存储计算：通过操作系统层的存储管理优化，将部分计算任务下沉至存储节点。例如分布式存储系统中实现数据预处理、过滤和聚合运算，减少节点间数据传输量。

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