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存算一体架构-核心原理与技术分类.docx
资料介绍
一、存算一体架构的核心定义与发展背景
存算一体（Processing-in-Memory, PIM）是一种突破传统冯·诺依曼架构存储墙瓶颈的新型计算架构，它将存储单元与计算单元深度融合，让计算直接在存储介质内部完成，从根本上减少了处理器与存储单元之间的数据搬运开销。
传统冯·诺依曼架构中，处理器和存储器分离设计，数据需要在存储器与处理器之间反复传输。随着人工智能、大数据等领域对算力和数据带宽需求爆发式增长，处理器运算速度增长远快于存储器访问速度增长，二者之间的带宽差形成了“存储墙”，导致大量算力被数据传输等待消耗，系统整体能效比难以提升。同时，数据搬运过程消耗了系统80%以上的功耗，也形成了难以突破的“功耗墙”。存算一体架构正是为解决这两大核心痛点诞生的新型计算范式。
存算一体概念最早可以追溯到1960年代，受限于当时的半导体工艺水平和应用需求，并未得到大规模发展。2010年之后，人工智能对算力需求每3.5个月翻一番，远超摩尔定律每18个月翻一番的速度，传统架构算力供给缺口不断扩大，存算一体重新成为全球半导体领域的研究热点，目前已经从基础研究逐步走向产业化落地阶段。
二、存算一体架构的核心原理与技术分类
（一）核心原理
存算一体的核心思想是利用存储器件本身的物理特性直接完成计算，不需要将数据传输到外部处理器中运算。以主流的模拟存算一体为例，基于欧姆定律和基尔霍夫电流定律，存算阵列可以直接完成向量矩阵乘法运算——这正是人工智能神经网络中占比超过90%的核心运算：输入电压对应神经网络的输入向量，存储单元的电导对应神经网络的权值，输出电流自然就是向量矩阵乘法的计算结果，一次运算即可完成传统架构成千上万次操作才能得到的结果，大幅提升运算效率、降低功耗。
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