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存算一体技术从HBM-PIM到近存计算的演进.docx
资料介绍
存算一体技术：从HBM-PIM到近存计算的演进
摘要
存算一体（Processing-in-Memory/Computing-in-Memory）技术通过在内存内部或紧邻内存的位置嵌入计算单元，从根本上减少数据在处理器与内存之间的搬运，是打破"冯·诺依曼瓶颈"的关键技术路径。2026年，存算一体技术从概念验证走向规模化商用：三星HBM-PIM（Aquabolt-XL）和SK海力士GDDR6-AiM进入商业化阶段，LPDDR5X-PIM能效提升4至10倍，长鑫存储3D FeRAM探索存算一体新路径。本文从技术分类、产品进展、性能对比与产业化前景等维度，系统分析存算一体技术的发展态势。
一、引言：冯·诺依曼瓶颈
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，产生以下问题：
1. 功耗浪费：数据搬运消耗的能量远高于计算本身，AI推理中数据搬运功耗占比可达60%以上
2. 带宽瓶颈：处理器与存储器之间的接口带宽限制了数据传输速率，形成"内存墙"
3. 延迟增加：数据搬运路径越长，访问延迟越高
存算一体技术通过将计算单元嵌入内存或放置在内存附近，从根本上减少数据搬运，打破上述瓶颈。
二、存算一体的技术分类
2.1 PIM（Processing-in-Memory）
PIM将计算单元直接嵌入内存芯片内部，在数据存储位置执行计算：
· HBM-PIM：在HBM的每个Bank内集成计算单元，支持向量运算和矩阵乘法
· LPDDR5X-PIM：在LPDDR5X内存中嵌入AI推理加速单元
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