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存算一体架构突破内存墙的技术路径.docx
资料介绍
存算一体架构：突破内存墙的技术路径
1 引言
存算一体（Processing-in-Memory, PIM）架构通过将计算单元嵌入存储阵列，在数据存储位置直接执行计算，从根本上消除数据搬运的能耗和延迟瓶颈。在AI大模型训练和推理中，数据搬运能耗占总能耗的60-80%，存算一体架构有望将能效比提升10-100倍。本章系统阐述存算一体技术的基本原理、主流架构和产业化进展。
2 内存墙问题
传统冯·诺依曼架构中，处理器与存储器分离，数据在两者之间频繁搬运。随着AI模型参数从数十亿增长至数万亿，内存墙问题日益严重：
1. 带宽瓶颈：处理器与内存之间的带宽增长速度远低于算力增长速度
2. 延迟瓶颈：内存访问延迟（~100ns）远高于处理器计算延迟（~1ns）
3. 能耗瓶颈：数据搬运能耗占AI芯片总能耗的60-80%
4. 容量瓶颈：单颗GPU的HBM容量（80-144GB）无法容纳大模型参数
3 存算一体分类
3.1 近存计算
近存计算（Near-Memory Computing）将计算逻辑靠近存储阵列，但仍在同一芯片或封装内。HBM-PIM（三星）和AI Memory（SK海力士）是近存计算的代表产品，在DRAM Bank级集成计算单元，支持矩阵乘法等简单操作。
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