隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的飛速發展,全球數據量呈指數級增長,對計算能力的需求達到了前所未有的高度。傳統的馮·諾依曼架構中,計算單元與存儲單元分離,數據需要在兩者之間頻繁搬運。這一過程產生了巨大的功耗和延遲,形成了所謂的“內存墻”與“功耗墻”,嚴重制約了算力提升與能效優化。在此背景下,存算一體(Computing-in-Memory, CIM) 作為一項顛覆性的內核架構創新,正成為突破現有算力能效極限的關鍵路徑。本報告將深入探討存算一體的技術原理、架構創新、對數據處理與存儲支持服務的變革性影響,并展望其未來發展。
存算一體,顧名思義,是將計算功能直接嵌入到存儲單元或存儲陣列中,實現數據在存儲原位進行處理,從而極大減少甚至消除數據搬運。其核心思想是打破“存儲-計算-存儲”的傳統工作流,從根本上解決數據搬運帶來的能耗與延遲問題。
技術實現路徑主要分為兩類:
1. 基于易失性存儲器的存算一體:主要利用SRAM或DRAM單元,在內存陣列中實現邏輯運算或模擬計算,尤其適合高帶寬、低延遲的推理場景。
2. 基于非易失性存儲器的存算一體:利用RRAM(阻變存儲器)、PCM(相變存儲器)、MRAM(磁阻存儲器)等新型存儲器件的模擬特性,直接執行矩陣-向量乘法等計算,天然適合神經網絡計算,能效潛力巨大。
這種架構創新的本質是將“計算”作為一種屬性賦予“存儲”,實現了從“存儲數據”到“存儲并處理數據”的范式轉移。
存算一體架構帶來的性能提升是數量級的,主要體現在以下幾個方面:
這一突破使得在終端設備上進行復雜AI推理、在數據中心以更低成本運行大規模模型成為可能,直接拓展了算力的可行邊界。
存算一體不僅是一項芯片級技術,更將深刻改變整個數據處理與存儲支持服務的產業鏈和價值鏈。
1. 數據處理模式的演進:
- 近數據計算成為主流:數據處理從“數據遷就計算”轉向“計算遷就數據”。大部分預處理、篩選、特征提取等操作可在存儲層直接完成,僅需將最有價值的結果傳輸至CPU,極大減輕了核心計算帶寬壓力。
2. 存儲支持服務的變革:
- 從被動存儲到主動服務:存儲系統不再僅僅是數據的“倉庫”,而是具備內稟計算能力的“服務節點”。存儲服務將提供內置的數據分析、加密、壓縮、檢索等功能。
3. 催生新的服務模式與業態:
- 高能效AI即服務(AIaaS):云服務商可部署存算一體服務器,提供能效比極高的專用模型推理服務,降低運營成本和碳排放。
盡管前景廣闊,存算一體邁向大規模商業化仍面臨挑戰:
存算一體將與先進封裝(如Chiplet)、光計算、量子計算等技術協同發展。其演進路徑可能從專用加速器(針對AI、數據庫)逐漸走向通用化融合,最終成為未來計算基礎設施的基石架構之一。對于數據處理與存儲服務產業而言,提前布局存算一體相關技術棧、算法適配和新型服務模式,將是構建下一代核心競爭力、搶占算力經濟制高點的關鍵所在。
存算一體內核架構創新,通過將計算融入存儲,直擊傳統架構的能效瓶頸,為突破算力極限提供了物理可行的解決方案。它不僅是芯片技術的飛躍,更將驅動從硬件到軟件、從基礎設施到服務模式的全面重構。隨著技術成熟與生態完善,存算一體有望引領我們進入一個計算無處不在、能效極高、響應極速的新時代,為全球數字經濟注入強勁動力。數據處理與存儲服務提供商應積極擁抱這一變革,投身于構建以數據為中心、計算與存儲深度融合的新一代信息技術體系。
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更新時間:2026-01-08 10:40:21
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