存算一體架構(gòu)降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗匯報(bào)人：***（職務(wù)/職稱）日期：2026年**月**日存算一體技術(shù)概述數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗的挑戰(zhàn)與現(xiàn)狀模擬存算技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)數(shù)字存算技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)存算一體在AI大模型中的應(yīng)用存算一體硬件設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)存算一體架構(gòu)的能效分析目錄存算一體的商業(yè)化進(jìn)展存算一體與先進(jìn)封裝技術(shù)存算一體的軟件生態(tài)挑戰(zhàn)存算一體在邊緣計(jì)算的應(yīng)用技術(shù)瓶頸與未來(lái)研究方向行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與政策支持總結(jié)與展望目錄存算一體技術(shù)概述01存算一體基本概念與核心原理存算一體(ComputinginMemory)是在存儲(chǔ)器中嵌入計(jì)算能力，直接在存儲(chǔ)單元完成矩陣乘法/加法運(yùn)算，消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)環(huán)節(jié)。其核心原理是利用存儲(chǔ)單元的物理特性(如電阻、電容、磁性)直接實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算。存儲(chǔ)計(jì)算融合通過(guò)存儲(chǔ)陣列的并行訪問(wèn)特性，存算一體架構(gòu)可同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)塊，顯著提升矩陣運(yùn)算效率。例如SRAM存算單元能實(shí)現(xiàn)1TMAC/mm2的計(jì)算密度，是傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的100倍。并行處理優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗是計(jì)算功耗的1000倍，存算一體將計(jì)算移至數(shù)據(jù)所在位置，使7nm工藝下系統(tǒng)總功耗降低63.7%，能效比提升3個(gè)數(shù)量級(jí)。能效比突破傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)的“內(nèi)存墻”問(wèn)題分析性能發(fā)展失衡過(guò)去二十年處理器性能年提升55%，而內(nèi)存性能年增速僅10%，導(dǎo)致計(jì)算單元60%時(shí)間處于等待數(shù)據(jù)狀態(tài)。AI運(yùn)算需要的1PB/s帶寬遠(yuǎn)超DRAM的1TB/s極限。01層級(jí)存儲(chǔ)瓶頸傳統(tǒng)分級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)L1/L2/L3緩存、內(nèi)存、外存等多級(jí)搬運(yùn)，HBM技術(shù)雖提升帶寬至2TB/s，但仍無(wú)法滿足大模型訓(xùn)練需求。能耗結(jié)構(gòu)倒置在7nm工藝節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗占比達(dá)63.7%，超過(guò)計(jì)算本身功耗。單個(gè)AI推理任務(wù)中，數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗占總能耗的90%以上。擴(kuò)展性限制馮·諾依曼架構(gòu)下，存儲(chǔ)與計(jì)算綁定擴(kuò)容，EB級(jí)數(shù)據(jù)場(chǎng)景需整體升級(jí)設(shè)備，難以實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)資源池與計(jì)算資源的彈性調(diào)度。020304存算一體的技術(shù)分類（模擬/數(shù)字存算）混合計(jì)算架構(gòu)結(jié)合模擬計(jì)算高能效與數(shù)字計(jì)算高精度優(yōu)勢(shì)，如清華大學(xué)存算一體芯片采用模擬存算陣列+數(shù)字校正單元，在圖像識(shí)別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)95%準(zhǔn)確率與8TOPS/W能效。數(shù)字存算技術(shù)基于SRAM/DRAM存儲(chǔ)單元構(gòu)建數(shù)字邏輯門，保持二進(jìn)制計(jì)算精度。IBM的DigitalCIM芯片在65nm工藝下實(shí)現(xiàn)4TOPS/W能效，支持FP32高精度計(jì)算。模擬存算技術(shù)利用憶阻器、ReRAM等器件的模擬特性，通過(guò)電導(dǎo)值表示權(quán)重，電流積分實(shí)現(xiàn)乘加運(yùn)算。北京大學(xué)雙存內(nèi)架構(gòu)采用該方案，數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗降低千倍，適合低精度AI推理場(chǎng)景。數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗的挑戰(zhàn)與現(xiàn)狀02馮·諾依曼架構(gòu)的核心設(shè)計(jì)將存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元物理分離，導(dǎo)致數(shù)據(jù)需要在兩者之間頻繁搬運(yùn)，產(chǎn)生大量無(wú)效能耗，形成"內(nèi)存墻"問(wèn)題。存儲(chǔ)與計(jì)算分離隨著制程工藝進(jìn)步至7nm以下，數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗占比不降反升，英特爾研究顯示7nm工藝下搬運(yùn)功耗占比高達(dá)63.7%，成為制約芯片發(fā)展的主要瓶頸。工藝縮放悖論傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)搬運(yùn)依賴有限的總線帶寬，當(dāng)處理AI大模型的海量參數(shù)時(shí)，數(shù)據(jù)排隊(duì)等待傳輸造成處理器大量空閑，能效比急劇下降?？偩€帶寬限制數(shù)據(jù)搬運(yùn)產(chǎn)生的功耗大部分轉(zhuǎn)化為熱能，在高密度計(jì)算場(chǎng)景下導(dǎo)致芯片溫度飆升，迫使系統(tǒng)降頻運(yùn)行，進(jìn)一步惡化整體能效。熱量積累效應(yīng)馮·諾依曼架構(gòu)的功耗瓶頸01020304數(shù)據(jù)搬運(yùn)在AI計(jì)算中的能耗占比能效倒掛現(xiàn)象在典型AI計(jì)算任務(wù)中，數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗可達(dá)計(jì)算本身能耗的1000倍，形成嚴(yán)重的能量浪費(fèi)，例如DRAM存取能耗高達(dá)35pJ/bit。大模型訓(xùn)練痛點(diǎn)訓(xùn)練千億參數(shù)模型時(shí)，數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗可占系統(tǒng)總功耗90%，單次訓(xùn)練的電費(fèi)成本甚至超過(guò)工程師團(tuán)隊(duì)年薪，凸顯能效危機(jī)的商業(yè)影響。層級(jí)存儲(chǔ)代價(jià)為緩解"存儲(chǔ)墻"問(wèn)題而采用的多級(jí)緩存體系（L1/L2/L3）帶來(lái)復(fù)雜的數(shù)據(jù)一致性維護(hù)開銷，其能耗占比隨模型規(guī)模擴(kuò)大呈指數(shù)增長(zhǎng)。大模型時(shí)代對(duì)能效的迫切需求算力需求爆炸AI模型參數(shù)量從百萬(wàn)級(jí)躍升至萬(wàn)億級(jí)，傳統(tǒng)架構(gòu)下所需數(shù)據(jù)搬運(yùn)量呈指數(shù)增長(zhǎng)，現(xiàn)有能效水平無(wú)法支撐可持續(xù)的算力擴(kuò)展。邊緣計(jì)算約束物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備對(duì)功耗極度敏感，傳統(tǒng)架構(gòu)的搬運(yùn)功耗使其難以部署實(shí)時(shí)AI應(yīng)用，制約智能終端的普及與發(fā)展。經(jīng)濟(jì)性臨界點(diǎn)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心面臨電力基礎(chǔ)設(shè)施極限，若維持現(xiàn)有能效比，2035年十萬(wàn)倍算力增長(zhǎng)目標(biāo)將帶來(lái)不可承受的運(yùn)營(yíng)成本。碳足跡壓力全球AI計(jì)算耗電量已相當(dāng)于中小國(guó)家年度用電量，降低搬運(yùn)功耗成為減少行業(yè)碳排放的關(guān)鍵技術(shù)路徑。模擬存算技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)03感謝您下載平臺(tái)上提供的PPT作品，為了您和以及原創(chuàng)作者的利益，請(qǐng)勿復(fù)制、傳播、銷售，否則將承擔(dān)法律責(zé)任！將對(duì)作品進(jìn)行維權(quán)，按照傳播下載次數(shù)進(jìn)行十倍的索取賠償！憶阻器交叉陣列的物理特性非線性電阻特性憶阻器的電阻值會(huì)隨流經(jīng)電荷量動(dòng)態(tài)變化，這種非線性特性使其能同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與模擬計(jì)算功能，無(wú)需傳統(tǒng)數(shù)字電路的數(shù)模轉(zhuǎn)換過(guò)程。納米級(jí)集成潛力憶阻器單元尺寸可縮小至納米級(jí)別，與CMOS工藝兼容，支持高密度集成，為存算一體芯片提供硬件基礎(chǔ)。非易失性存儲(chǔ)斷電后憶阻器仍能保持電阻狀態(tài)，適合長(zhǎng)期存儲(chǔ)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的重復(fù)加載開銷。歐姆定律計(jì)算通過(guò)交叉陣列結(jié)構(gòu)，憶阻器可直接利用電壓-電流關(guān)系完成矩陣乘法運(yùn)算，避免數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)與計(jì)算單元間的物理搬運(yùn)。模擬域計(jì)算的并行優(yōu)勢(shì)天然并行性模擬信號(hào)處理允許同一憶阻器陣列中所有單元同時(shí)參與運(yùn)算，大幅提升矩陣-向量乘法的吞吐量，適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模并行計(jì)算需求。模擬計(jì)算直接利用物理定律（如歐姆定律、基爾霍夫定律）完成運(yùn)算，相比數(shù)字電路的逐比特處理，能耗降低可達(dá)2個(gè)數(shù)量級(jí)。消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)環(huán)節(jié)后，模擬存算一體架構(gòu)將計(jì)算延遲從傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的微秒級(jí)縮短至納秒級(jí)，尤其適合實(shí)時(shí)性要求高的邊緣計(jì)算場(chǎng)景。能效比提升延遲優(yōu)化利用憶阻器的模擬濾波特性，可在芯片端直接降噪與特征提取，避免音頻數(shù)據(jù)在內(nèi)存與處理器間的反復(fù)傳輸。語(yǔ)音信號(hào)濾波在物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中，存算一體芯片能實(shí)時(shí)處理多源傳感器（如溫度、濕度）的模擬信號(hào)，減少數(shù)據(jù)上傳至云端的能耗。傳感器數(shù)據(jù)融合01020304憶阻器陣列可通過(guò)模擬卷積運(yùn)算直接提取圖像特征，功耗僅為傳統(tǒng)GPU方案的1/50，適用于可穿戴設(shè)備的實(shí)時(shí)圖像處理。圖像邊緣檢測(cè)針對(duì)低精度二值權(quán)重模型，憶阻器可通過(guò)高低阻態(tài)直接映射0/1值，實(shí)現(xiàn)超高能效比的端側(cè)AI推理。二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理低精度任務(wù)（如圖像處理）的應(yīng)用案例數(shù)字存算技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)04存儲(chǔ)單元復(fù)用計(jì)算功能行列地址譯碼優(yōu)化通過(guò)改造DRAM存儲(chǔ)單元結(jié)構(gòu)，使其在保持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)能力的同時(shí)具備基礎(chǔ)邏輯運(yùn)算能力，利用存儲(chǔ)陣列的并行性實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理。重新設(shè)計(jì)DRAM地址譯碼電路，支持計(jì)算模式下的多行同時(shí)激活，突破傳統(tǒng)DRAM單行激活限制，實(shí)現(xiàn)跨存儲(chǔ)單元的計(jì)算操作。DRAM近存計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)混合信號(hào)處理電路在存儲(chǔ)陣列外圍集成模數(shù)轉(zhuǎn)換器和模擬計(jì)算電路，利用電荷共享原理實(shí)現(xiàn)模擬域乘加運(yùn)算，顯著降低數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換開銷。動(dòng)態(tài)刷新機(jī)制協(xié)同將計(jì)算操作與DRAM刷新周期智能調(diào)度，在保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性的前提下最大化計(jì)算吞吐量，減少因刷新導(dǎo)致的計(jì)算中斷。3D堆疊內(nèi)存與邏輯芯片集成TSV垂直互連技術(shù)采用硅通孔(TSV)實(shí)現(xiàn)DRAMdie間的垂直互連，提供高達(dá)1024GB/s的die間帶寬，相比傳統(tǒng)封裝互連帶寬提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。異構(gòu)芯片封裝集成使用2.5D/3D封裝技術(shù)將計(jì)算邏輯芯片與HBM內(nèi)存物理集成，將平均數(shù)據(jù)搬運(yùn)距離縮短至毫米級(jí)，降低90%以上的互連功耗。通過(guò)微凸塊(microbump)間距優(yōu)化和散熱硅中介層，解決3D堆疊帶來(lái)的熱累積問(wèn)題，使邏輯單元與存儲(chǔ)單元可共享散熱解決方案。熱力學(xué)協(xié)同設(shè)計(jì)高精度通用計(jì)算的兼容性方案可配置計(jì)算精度支持通過(guò)位線分段技術(shù)和多級(jí)敏感放大器，支持從4bit到32bit的混合精度計(jì)算，兼容不同算法的精度需求。存內(nèi)計(jì)算指令集擴(kuò)展在傳統(tǒng)內(nèi)存控制器中增加存算專用指令，支持矩陣乘、向量加等典型運(yùn)算的原語(yǔ)級(jí)調(diào)用，保持與現(xiàn)有CPU/GPU的編程兼容性。誤差補(bǔ)償算法針對(duì)DRAM模擬計(jì)算的非理想特性，開發(fā)基于查找表的非線性校正算法，將計(jì)算誤差控制在1%以內(nèi)，滿足科學(xué)計(jì)算要求?；旌嫌?jì)算調(diào)度框架構(gòu)建統(tǒng)一的內(nèi)存地址空間管理機(jī)制，智能分配傳統(tǒng)存取操作與存內(nèi)計(jì)算任務(wù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源利用率最大化。存算一體在AI大模型中的應(yīng)用05突破萬(wàn)億參數(shù)模型的算力限制消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)瓶頸存算一體架構(gòu)通過(guò)將計(jì)算單元嵌入存儲(chǔ)陣列，直接在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置完成矩陣乘加運(yùn)算，避免傳統(tǒng)架構(gòu)中90%以上的數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗，使萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練效率提升10倍以上。超高并行計(jì)算能力混合精度計(jì)算支持利用存儲(chǔ)單元本身的物理特性（如憶阻器阻變）實(shí)現(xiàn)模擬計(jì)算，單個(gè)存儲(chǔ)單元可同時(shí)執(zhí)行乘累加操作，在相同芯片面積下提供千倍于傳統(tǒng)GPU的計(jì)算核心密度。存算一體芯片通過(guò)模擬計(jì)算特性天然支持4-8bit低精度計(jì)算，在保證模型精度的前提下，將大模型訓(xùn)練內(nèi)存占用降低至傳統(tǒng)架構(gòu)的1/5，突破顯存容量限制。123推理加速與能效比提升對(duì)比端側(cè)推理革命存算一體芯片在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)20TOPS/W的能效比，較傳統(tǒng)ASIC提升100倍，使得BERT等大模型可在智能手表等微型設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行，延遲低于1毫秒。數(shù)據(jù)中心級(jí)能效優(yōu)化新華三H3CUniPoDS80000采用存算一體技術(shù)后，萬(wàn)卡集群算力利用率達(dá)92%，相比傳統(tǒng)GPU集群提升40%，年節(jié)省電費(fèi)超千萬(wàn)量級(jí)。光互連存算系統(tǒng)突破曦智科技的光互連存算方案在金融反欺詐場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)0.3毫秒延遲，吞吐量達(dá)傳統(tǒng)方案50倍，驗(yàn)證了存算一體在超低延遲場(chǎng)景的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。存內(nèi)邏輯計(jì)算精度臺(tái)積電研發(fā)的存內(nèi)邏輯架構(gòu)支持FP16精度計(jì)算，滿足大模型推理精度需求，同時(shí)保持100TOPS/W能效，為云端推理提供新選擇。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件化憶阻器存算單元可模擬生物突觸的權(quán)重變化特性，千芯科技研發(fā)的芯片支持在線學(xué)習(xí)功能，為自適應(yīng)邊緣AI設(shè)備提供硬件基礎(chǔ)。突觸仿生計(jì)算全腦仿真加速存算一體架構(gòu)的時(shí)空并行特性與大腦神經(jīng)回路高度匹配，中科院研發(fā)的類腦芯片已實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)神經(jīng)元規(guī)模仿真，為腦科學(xué)研究提供新工具。存算一體芯片的模擬計(jì)算特性與神經(jīng)元的脈沖發(fā)放機(jī)制高度契合，九天睿芯ADAS20X芯片通過(guò)感存算一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)類腦的異步事件處理，功耗僅傳統(tǒng)方案1/100。類腦計(jì)算與神經(jīng)形態(tài)芯片的關(guān)聯(lián)存算一體硬件設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)06非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)選型具有高速寫入（納秒級(jí)）、高耐久性（10^12次擦寫）、低功耗特性，適合頻繁更新的權(quán)重存儲(chǔ)場(chǎng)景，但存儲(chǔ)密度較低且成本較高。FeRAM（鐵電存儲(chǔ)器）基于自旋極化原理，兼具非易失性、納秒級(jí)讀寫速度和近乎無(wú)限的耐久性，適用于需要快速響應(yīng)的邊緣計(jì)算場(chǎng)景，但需解決熱穩(wěn)定性與工藝兼容性問(wèn)題。MRAM（磁性存儲(chǔ)器）利用硫系化合物相變實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)，讀寫速度快且抗輻射，適用于航天等極端環(huán)境，但需優(yōu)化編程功耗和電阻漂移問(wèn)題。相變存儲(chǔ)器（PCM）成熟工藝下可靠性高，適合存儲(chǔ)固定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，但寫入速度慢（毫秒級(jí)）且耐久性有限（約10^5次），需配合磨損均衡算法使用。NORFlash通過(guò)電阻狀態(tài)變化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，具有高密度集成潛力（可三維堆疊）和模擬計(jì)算特性，適合構(gòu)建高能效的模擬存算一體架構(gòu)，但存在器件一致性和可靠性挑戰(zhàn)。ReRAM（阻變存儲(chǔ)器）計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元的協(xié)同優(yōu)化針對(duì)SRAM存算單元設(shè)計(jì)1-4bit可配置計(jì)算精度電路，在AI推理場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)能耗與精度的動(dòng)態(tài)平衡。比特級(jí)計(jì)算精度匹配將大型存儲(chǔ)陣列劃分為多個(gè)獨(dú)立可操作的子陣列，通過(guò)時(shí)分復(fù)用機(jī)制支持并行計(jì)算，提升整體吞吐量。在存算陣列中集成高精度（FP16）和低精度（INT4）計(jì)算路徑，根據(jù)算法需求自動(dòng)切換，兼顧復(fù)雜運(yùn)算效率和簡(jiǎn)單運(yùn)算能效。存儲(chǔ)陣列分區(qū)調(diào)度采用層級(jí)化互連網(wǎng)絡(luò)（如Mesh/Torus拓?fù)洌?，確保計(jì)算單元能高效訪問(wèn)物理距離最近的存儲(chǔ)單元，降低數(shù)據(jù)傳輸能耗。近鄰數(shù)據(jù)路由架構(gòu)01020403混合精度計(jì)算流差分信號(hào)傳輸技術(shù)在存算陣列的位線/字線中采用差分對(duì)設(shè)計(jì)，通過(guò)共模抑制降低串?dāng)_和電源噪聲影響，提升模擬計(jì)算精度。動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）三維集成隔離方案信號(hào)完整性及噪聲抑制方法根據(jù)計(jì)算負(fù)載實(shí)時(shí)調(diào)整存儲(chǔ)陣列的工作電壓和頻率，在保證時(shí)序裕度的前提下最小化開關(guān)噪聲。在3D堆疊存算芯片中插入屏蔽層（如高阻硅或接地金屬層），阻斷存儲(chǔ)單元與邏輯單元之間的電磁耦合干擾。存算一體架構(gòu)的能效分析07與傳統(tǒng)架構(gòu)的功耗對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗占比在7nm工藝下，傳統(tǒng)架構(gòu)中數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗占比高達(dá)63.7%，而存算一體架構(gòu)通過(guò)減少數(shù)據(jù)移動(dòng)，將這一比例顯著降低至20%以下。傳統(tǒng)架構(gòu)因存儲(chǔ)墻問(wèn)題導(dǎo)致計(jì)算單元平均閑置率達(dá)40-60%，存算一體通過(guò)并行計(jì)算將閑置率壓縮至5%以內(nèi)。實(shí)測(cè)顯示，在CNN推理任務(wù)中，存算一體架構(gòu)的能效比傳統(tǒng)GPU方案提升50-100倍，尤其在大規(guī)模矩陣運(yùn)算場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)明顯。計(jì)算單元閑置率能效提升倍數(shù)訪存比優(yōu)化傳統(tǒng)CNN層訪存比R≈10:1（如AlexNet），存算一體架構(gòu)通過(guò)原位計(jì)算可實(shí)現(xiàn)R≈1000:1，數(shù)據(jù)搬運(yùn)量減少兩個(gè)數(shù)量級(jí)。單位TOPS功耗存算一體芯片在INT8精度下可實(shí)現(xiàn)10-100TOPS/W的能效，相比傳統(tǒng)AI加速芯片（1-5TOPS/W）提升至少一個(gè)數(shù)量級(jí)。延遲降低幅度邊緣設(shè)備圖像識(shí)別任務(wù)中，存算一體方案將端到端延遲從50ms降至5ms以下，主要得益于數(shù)據(jù)零搬運(yùn)的架構(gòu)特性。面積效率提升3D堆疊存算單元的面積利用率達(dá)85%以上，較傳統(tǒng)存算分離設(shè)計(jì)提升3倍，單位面積算力密度顯著提高。能效比提升的量化指標(biāo)不同場(chǎng)景（邊緣/云端）的適應(yīng)性邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì)存算一體在無(wú)人機(jī)視覺(jué)模組等邊緣場(chǎng)景中，吞吐量提升4.2倍的同時(shí)功耗降低67%，特別適合電池供電設(shè)備。電商推薦系統(tǒng)采用存算一體架構(gòu)后，支持每秒萬(wàn)級(jí)并發(fā)推理，HBM帶寬需求下降80%，TCO（總擁有成本）優(yōu)化明顯。通過(guò)存算融合技術(shù)，可在1ms延遲約束下運(yùn)行Transformer模型，突破傳統(tǒng)架構(gòu)的實(shí)時(shí)性瓶頸。云端推理加速端側(cè)大模型部署存算一體的商業(yè)化進(jìn)展08實(shí)驗(yàn)室原型到芯片量產(chǎn)的路徑實(shí)驗(yàn)室通過(guò)設(shè)計(jì)原型芯片驗(yàn)證存算一體架構(gòu)的可行性，重點(diǎn)測(cè)試計(jì)算精度、能效比和工藝兼容性，例如北京大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的基于阻變存儲(chǔ)器的非負(fù)矩陣分解模擬計(jì)算芯片。01針對(duì)不同存儲(chǔ)器類型（如SRAM、RRAM）進(jìn)行工藝適配，解決器件漂移、熱效應(yīng)等問(wèn)題，確保芯片在量產(chǎn)工藝下的穩(wěn)定性和良率。02流片與測(cè)試完成芯片設(shè)計(jì)后進(jìn)入流片階段，通過(guò)28nm/40nm等成熟工藝制造，并進(jìn)行功能測(cè)試和性能驗(yàn)證，例如張鋒團(tuán)隊(duì)在28nmCMOS工藝下實(shí)現(xiàn)的浮點(diǎn)存算一體宏芯片。03將芯片部署到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景（如智能語(yǔ)音、自動(dòng)駕駛）進(jìn)行性能評(píng)估，驗(yàn)證其相比傳統(tǒng)架構(gòu)的功耗降低和算力提升效果。04建立穩(wěn)定供應(yīng)鏈，推動(dòng)編譯器、算法庫(kù)等配套工具鏈開發(fā)，形成完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)。05工藝適配優(yōu)化量產(chǎn)與生態(tài)構(gòu)建客戶場(chǎng)景驗(yàn)證技術(shù)驗(yàn)證階段行業(yè)頭部企業(yè)的布局（如英特爾、三星）利用磁性存儲(chǔ)器（MRAM）非易失特性開發(fā)存算一體芯片，重點(diǎn)布局邊緣AI和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備應(yīng)用。通過(guò)高帶寬內(nèi)存（HBM）實(shí)現(xiàn)近存計(jì)算，緩解數(shù)據(jù)搬運(yùn)瓶頸，其PonteVecchioGPU已集成HBM2e內(nèi)存?；贒igitalSRAMCIM技術(shù)推出成熟度高的存算一體IP核，已連續(xù)五年在ISSCC/VLSI發(fā)布相關(guān)成果。歐洲微電子中心（IMEC）聯(lián)合學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)開發(fā)基于憶阻器的模擬計(jì)算芯片，支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與推理。英特爾HBM技術(shù)三星MRAM研發(fā)臺(tái)積電SRAM方案IMEC的ReRAM研究典型商用芯片案例解析北京大學(xué)訓(xùn)練芯片全球首款支持浮點(diǎn)訓(xùn)練的存算一體芯片，采用BF16精度實(shí)現(xiàn)48TFLOP/W均值能效，突破轉(zhuǎn)置運(yùn)算技術(shù)瓶頸。昕原半導(dǎo)體ReRAM方案基于阻變存儲(chǔ)器的模擬計(jì)算芯片支持INT8/FP8混合精度運(yùn)算，峰值能效超過(guò)400TFLOPS/W。后摩智能SRAM芯片采用SRAM存算一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)端側(cè)AI推理，能效比達(dá)50TOPS/W，應(yīng)用于智能攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。存算一體與先進(jìn)封裝技術(shù)093D混合鍵合技術(shù)的支持混合鍵合技術(shù)通過(guò)金屬與介電鍵合的結(jié)合，將芯片間距從傳統(tǒng)100微米縮小至5微米，實(shí)現(xiàn)10倍以上的互連密度提升，為存算一體架構(gòu)提供超高密度垂直互連基礎(chǔ)?；ミB密度提升摒棄傳統(tǒng)焊料凸點(diǎn)，采用銅-銅直接鍵合（Cu-Cubonding），使信號(hào)傳輸路徑縮短70%以上，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲和功耗，特別適合存算單元間的近存計(jì)算需求。無(wú)凸點(diǎn)直接連接混合鍵合需結(jié)合TSV硅通孔、CMP化學(xué)機(jī)械拋光等工藝，使存算一體芯片能兼容現(xiàn)有CMOS產(chǎn)線，臺(tái)積電SoIC方案已實(shí)現(xiàn)接近滿分的鍵合良率。工藝兼容性優(yōu)化高帶寬內(nèi)存（HBM）集成方案3D堆疊帶寬優(yōu)勢(shì)HBM通過(guò)TSV垂直通孔將4-16層DRAM堆疊，位寬達(dá)1024bit以上，帶寬較GDDR5提升5倍，滿足存算一體架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)洪流的需求。01微凸塊互連技術(shù)采用8微米間距的微凸塊（Microbump）實(shí)現(xiàn)邏輯芯片與存儲(chǔ)堆疊間的互連，使HBM3帶寬突破1TB/s，為存內(nèi)計(jì)算提供數(shù)據(jù)供給保障。2.5D中介層集成通過(guò)硅中介層（SiInterposer）或有機(jī)基板實(shí)現(xiàn)存算單元與HBM的異構(gòu)集成，SK海力士HBM4方案將中介層布線密度提升至0.8μm/線。功耗效率優(yōu)化HBM的3D堆疊結(jié)構(gòu)使數(shù)據(jù)搬運(yùn)功耗降低40%，配合存算一體架構(gòu)可進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)遷移能耗，適合AI訓(xùn)練等內(nèi)存墻場(chǎng)景。020304采用直接芯片液冷（Direct-to-ChipLiquidCooling）方案，通過(guò)微通道冷板將3D堆疊芯片的熱密度控制在500W/cm2以內(nèi)，滿足HBM與存算單元集成后的散熱需求。熱管理挑戰(zhàn)與解決方案液冷散熱技術(shù)使用金屬基復(fù)合材料（如銦合金）作為芯片堆疊間的熱界面材料，熱導(dǎo)率提升至200W/mK以上，有效降低垂直方向熱阻。熱界面材料升級(jí)通過(guò)溫度感知調(diào)度算法動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)存算單元工作頻率，英特爾Foveros方案可實(shí)現(xiàn)芯片級(jí)10℃溫差內(nèi)的功耗平衡。動(dòng)態(tài)功耗調(diào)控存算一體的軟件生態(tài)挑戰(zhàn)10傳統(tǒng)編譯器無(wú)法直接適配存算架構(gòu)的并行計(jì)算特性，需開發(fā)支持存算指令的新型中間表示（IR），如伯克利PRIME框架提出的張量流圖IR，實(shí)現(xiàn)存算指令自動(dòng)映射。指令集重構(gòu)需求存算單元的大規(guī)模并行特性要求編程模型支持細(xì)粒度數(shù)據(jù)流描述，MIT的HybridPrecision框架通過(guò)動(dòng)態(tài)位寬調(diào)整實(shí)現(xiàn)計(jì)算誤差控制在1%以內(nèi)。并行性開發(fā)瓶頸C語(yǔ)言等傳統(tǒng)編程模型假設(shè)內(nèi)存為被動(dòng)存儲(chǔ)單元，而存算架構(gòu)中內(nèi)存具有主動(dòng)計(jì)算能力，需重新定義指針操作和內(nèi)存訪問(wèn)語(yǔ)義以避免未定義行為。內(nèi)存語(yǔ)義沖突缺乏統(tǒng)一API描述存算操作，導(dǎo)致廠商各自開發(fā)專用庫(kù)函數(shù)，如三星HBM-PIM需定制編譯器支持其存內(nèi)計(jì)算指令集。硬件抽象層缺失編譯器與編程模型適配01020304算法映射與精度補(bǔ)償技術(shù)量化感知訓(xùn)練(QAT)谷歌TPUv4采用8位整數(shù)量化技術(shù)，通過(guò)訓(xùn)練階段模擬量化誤差，使模型在存算硬件上保持95%精度，解決模擬計(jì)算精度損失問(wèn)題。校準(zhǔn)算法開發(fā)針對(duì)RRAM電阻漂移等器件變異，清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)在線校準(zhǔn)算法，在1024×1024矩陣運(yùn)算中將誤差率從12%降至2.3%。混合精度設(shè)計(jì)臺(tái)積電提出的8bit模擬+16bit數(shù)字混合架構(gòu)，利用數(shù)字電路補(bǔ)償模擬計(jì)算的非理想性，北京大學(xué)3DRRAM陣列在4-bit精度下實(shí)現(xiàn)92.3%MNIST識(shí)別率。開源工具鏈的現(xiàn)狀與發(fā)展4社區(qū)生態(tài)萌芽3基準(zhǔn)測(cè)試體系缺失2設(shè)計(jì)自動(dòng)化不足1仿真平臺(tái)缺口RISC-V基金會(huì)成立存算工作組，推動(dòng)開源指令集擴(kuò)展，伯克利Chisel3已支持存算單元硬件生成器開發(fā)。傳統(tǒng)EDA工具無(wú)法處理存算混合信號(hào)設(shè)計(jì)，TSMC的存算設(shè)計(jì)套件提供從RTL到GDSII的全流程支持，但僅限于合作客戶。缺乏統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，MIT提出的CiM-Bench包含20種典型存算kernel，覆蓋矩陣乘/卷積等核心操作延遲和能效指標(biāo)?，F(xiàn)有工具鏈如CadenceVirtuoso缺乏存算單元行為級(jí)模型，IMEC開發(fā)的CiM仿真器支持RRAM/FeFET器件非理想性建模，但未完全開源。存算一體在邊緣計(jì)算的應(yīng)用11物聯(lián)網(wǎng)終端的低功耗需求能效比優(yōu)化動(dòng)態(tài)負(fù)載適配微型化集成存算一體架構(gòu)通過(guò)消除數(shù)據(jù)搬運(yùn)環(huán)節(jié)，將計(jì)算功耗降低至傳統(tǒng)架構(gòu)的1/10~1/100，特別適合電池供電的物聯(lián)網(wǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)，如環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備需持續(xù)工作數(shù)年無(wú)需更換電源。采用ReRAM或MRAM等非易失存儲(chǔ)器實(shí)現(xiàn)的存算一體芯片，可在單芯片內(nèi)完成感知-計(jì)算-存儲(chǔ)全流程，使得智能門鎖、穿戴設(shè)備等終端體積縮小50%以上?；诜至迅糯鎯?chǔ)器(MM-SFGM)的解決方案支持電導(dǎo)特性動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，在語(yǔ)音喚醒、手勢(shì)識(shí)別等間歇性工作場(chǎng)景下，待機(jī)功耗可控制在微瓦級(jí)。存算一體芯片在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)<5ms端到端延遲，相比傳統(tǒng)GPU+內(nèi)存方案提升10倍，滿足自動(dòng)駕駛緊急制動(dòng)等關(guān)鍵任務(wù)的實(shí)時(shí)性要求。01040302實(shí)時(shí)智能處理的案例（如自動(dòng)駕駛）時(shí)延敏感場(chǎng)景突破感存算一體化器件可并行處理攝像頭、毫米波雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)，例如在車載系統(tǒng)中同步完成圖像分類(10TOPS/W)與點(diǎn)云分析(8TOPS/W)。多模態(tài)處理能力分布式存算單元通過(guò)CXL互連組成冗余陣列，即使單個(gè)節(jié)點(diǎn)失效仍能保持90%以上算力，確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在極端工況下的穩(wěn)定性?？垢蓴_可靠性特斯拉FSD芯片采用近存計(jì)算設(shè)計(jì)，將L2級(jí)自動(dòng)駕駛的功耗從45W降至12W，同時(shí)維持200TOPS算力輸出。能效比躍升隱私計(jì)算與本地化推理結(jié)合數(shù)據(jù)不出域保障存算一體智能攝像頭直接在存儲(chǔ)單元完成人臉特征提取與匹配，原始圖像數(shù)據(jù)無(wú)需上傳云端，從硬件層面杜絕隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。利用Flash存算陣列的查表計(jì)算特性，將ResNet18等模型壓縮至1MB以下，使智能家居設(shè)備能本地運(yùn)行復(fù)雜AI模型而不依賴網(wǎng)絡(luò)。憶阻器存算芯片通過(guò)阻態(tài)變化實(shí)現(xiàn)同態(tài)加密，在醫(yī)療邊緣設(shè)備中同步完成ECG信號(hào)分析與加密，同時(shí)滿足HIPAA合規(guī)性與22mJ/次的超低能耗。輕量化模型部署動(dòng)態(tài)加密計(jì)算技術(shù)瓶頸與未來(lái)研究方向12器件參數(shù)波動(dòng)新型存儲(chǔ)器（如ReRAM、PCM）在制造過(guò)程中存在電導(dǎo)值、閾值電壓等參數(shù)的不一致性，導(dǎo)致存算單元的計(jì)算結(jié)果偏差，需通過(guò)工藝優(yōu)化和校準(zhǔn)算法提升穩(wěn)定性。陣列級(jí)缺陷管理大規(guī)模憶阻器交叉陣列中單個(gè)單元的失效可能引發(fā)計(jì)算錯(cuò)誤，需開發(fā)冗余設(shè)計(jì)和自適應(yīng)映射技術(shù)，以屏蔽缺陷單元對(duì)系統(tǒng)性能的影響。耐久性挑戰(zhàn)非易失性存儲(chǔ)器在頻繁寫入操作下會(huì)出現(xiàn)性能退化，需結(jié)合材料工程（如界面優(yōu)化）和寫均衡算法延長(zhǎng)器件壽命。測(cè)試成本攀升存算一體芯片的測(cè)試需覆蓋存儲(chǔ)、計(jì)算混合功能，傳統(tǒng)ATE設(shè)備難以滿足需求，需開發(fā)專用測(cè)試架構(gòu)與在線自檢機(jī)制。器件一致性及良率問(wèn)題01020304高精度計(jì)算的可擴(kuò)展性多芯片協(xié)同計(jì)算單芯片算力有限，需通過(guò)硅中介層或光互連實(shí)現(xiàn)存算芯片間的低延遲數(shù)據(jù)同步，構(gòu)建分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。權(quán)重映射效率大模型參數(shù)映射到存算陣列時(shí)存在利用率下降問(wèn)題，需研究稀疏化壓縮與動(dòng)態(tài)重構(gòu)技術(shù)，提升存儲(chǔ)資源利用率。模擬計(jì)算精度限制基于憶阻器的模擬存算受噪聲、非線性等因素影響，在32位以上高精度計(jì)算中誤差累積顯著，需采用混合精度架構(gòu)（模擬計(jì)算+數(shù)字校正）突破瓶頸。跨學(xué)科融合的創(chuàng)新方向材料-架構(gòu)協(xié)同設(shè)計(jì)開發(fā)兼具高開關(guān)比、低功耗特性的新型鐵電材料（如HfO2），并與3D堆疊架構(gòu)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更高密度存算集成。類腦計(jì)算范式借鑒生物神經(jīng)元的脈沖時(shí)序依賴可塑性（STDP），設(shè)計(jì)支持在線學(xué)習(xí)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算芯片。光-電混合計(jì)算利用光子憶阻器實(shí)現(xiàn)光域模擬計(jì)算，結(jié)合電互連完成數(shù)據(jù)調(diào)度，突破傳統(tǒng)電子器件的帶寬限制。量子-經(jīng)典混合架構(gòu)探索磁性隧道結(jié)（MTJ）等量子效應(yīng)存儲(chǔ)器在存算一體中的應(yīng)用，構(gòu)建支持量子啟發(fā)的優(yōu)化算法硬件加速器。行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與政策支持13IRDS2024首次提出機(jī)器人計(jì)算分層架構(gòu)，由底層硬件適配、中間標(biāo)準(zhǔn)化功能庫(kù)到頂層泛化大模型的三層結(jié)構(gòu)，為存算一體在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化框架。國(guó)際技術(shù)路線圖（如IRDS）分層架構(gòu)定義路線圖明確基礎(chǔ)模型構(gòu)建、專用計(jì)算架構(gòu)和數(shù)據(jù)閉環(huán)生態(tài)為關(guān)鍵突破點(diǎn)，尤其強(qiáng)調(diào)存算一體架構(gòu)對(duì)具身智能實(shí)時(shí)性要求的適配價(jià)值。技術(shù)突破方向AIRS牽頭制定的標(biāo)準(zhǔn)凸顯中國(guó)在"場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)+技術(shù)閉環(huán)"模式下的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，為存算一體技術(shù)在工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化路徑提供范本。中國(guó)主導(dǎo)作用通過(guò)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策構(gòu)建算法-算力-數(shù)據(jù)協(xié)同制度，專項(xiàng)支持存算協(xié)同的異構(gòu)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并推動(dòng)自主可控存算芯片生態(tài)。01040302各國(guó)政府對(duì)存算一體的投入中國(guó)政策體系DARPA通過(guò)電子復(fù)興計(jì)劃(ERI)資助存內(nèi)計(jì)算項(xiàng)目，重點(diǎn)支持ReRAM等新型存儲(chǔ)器件的軍事級(jí)應(yīng)用研發(fā)。美國(guó)技術(shù)布局IMEC主導(dǎo)的歐洲芯片聯(lián)盟將存算一體納入關(guān)鍵技術(shù)路線，聯(lián)合昕原半導(dǎo)體等