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存内计算架构基于SRAMNORFlash和新型NVM的实现路径.docx
资料介绍
存内计算架构：基于SRAM、NOR Flash和新型NVM的实现路径
1 引言
存内计算（Computing-in-Memory, CiM）通过在存储阵列内部直接执行计算操作，从根本上消除冯·诺依曼架构中数据搬运的能耗和延迟瓶颈。在AI推理和边缘计算场景中，CiM芯片的能效比可达传统方案的10-200倍。本章系统分析基于SRAM、NOR Flash和新型NVM（ReRAM、MRAM、PCM）的CiM架构原理、实现方法和产业化进展。
2 存内计算分类
2.1 近存计算
近存计算（Computing-near-Memory）将计算单元靠近存储阵列，但仍在同一芯片或封装内。HBM-PIM（三星）和AiM（SK海力士）是近存计算的代表产品。
2.2 存内计算
存内计算（Computing-in-Memory）在存储阵列内部直接执行计算，利用存储单元的物理特性（如电流叠加、电荷共享）实现模拟计算。CiM可进一步分为数字CiM和模拟CiM。
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