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近存计算互联架构.docx
资料介绍
近存计算互联架构：突破内存墙的下一代计算架构设计
一、近存计算互联架构的诞生背景
近十年来，人工智能、大数据分析、高性能计算等领域的算力需求呈现指数级增长，传统的冯·诺依曼架构瓶颈日益凸显，其中最为突出的就是内存墙问题。在传统计算架构中，处理器与内存分离设计，处理器需要通过前端总线访问内存数据，随着处理器工艺制程不断进步，主频与核心数量快速提升，内存访问带宽与延迟的增长速度远远跟不上处理器算力的增长速度，大部分时间处理器都处于等待数据的空闲状态，算力资源被大量浪费。根据行业统计，传统架构中AI大模型训练时，处理器数据访问的能耗是计算本身能耗的数十倍，内存访问延迟占到整个任务执行时间的一半以上。
除了内存墙，传统架构还面临着带宽瓶颈与能耗墙的双重挑战：大参数模型单次前向推理就需要TB级的数据交换，传统PCIe接口带宽已经无法满足数据搬运需求；数据在处理器与内存之间反复搬运过程中，大量能量消耗在数据传输路径上，整体计算系统的能效比始终无法得到根本性提升。
为了解决这些问题，行业开始探索新的计算架构方向，近存计算（Processing Near Memory, PNM）就是其中最受关注的技术路线之一，而近存计算互联架构作为近存计算系统的核心组成部分，承担着连接计算单元与存储单元、实现数据高效流动的关键作用，决定了整个近存计算系统的性能上限。
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