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存算一体（In-Memory Computing）技术概述
资料介绍
存算一体（In-Memory Computing，简称IMC）是一种将数据存储与计算过程紧密结合的创新计算架构，其核心思想是打破传统计算机中“存储-计算分离”的冯·诺依曼架构瓶颈，通过在存储单元内部直接进行数据处理，显著提升数据处理效率并降低能耗。随着大数据、人工智能等领域对计算性能和能效比的需求不断攀升，存算一体技术已成为下一代计算架构的重要发展方向。
冯·诺依曼瓶颈的局限性
传统冯·诺依曼架构将数据存储（内存/外存）与计算单元（CPU/GPU）物理分离，数据需通过总线在存储与计算单元之间频繁传输。随着数据量爆发式增长，这种“数据搬运”模式导致：
· 带宽瓶颈：总线传输速率难以匹配计算单元的数据处理需求，形成“内存墙”；
· 能耗损耗：数据传输能耗占比高达系统总能耗的60%-80%，远超计算本身能耗；
· 延迟问题：数据往返传输导致处理延迟增加，尤其在实时性要求高的场景（如AI推理、边缘计算）中更为突出。
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