作為后摩爾時代突破芯片性能瓶頸的主流技術(shù)方向之一，存算一體正在被更多人關(guān)注和認(rèn)可。

存算一體直接將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體，能夠大幅減少數(shù)據(jù)搬運帶來的功耗損失，同時，也減少了等待數(shù)據(jù)讀取時的算力浪費，極大提高了計算并行度和能效。這一架構(gòu)設(shè)計直接打破“存儲墻”和“功耗墻”，可以從根本上解決馮·諾伊曼的架構(gòu)瓶頸。

存算一體的概念并不難理解，這一設(shè)計思路的出現(xiàn)甚至可以追溯到20 世紀(jì) 60 年代。但直至最近幾年，存算一體才真正從概念走向產(chǎn)品。此前，為什么存算一體沒有被業(yè)內(nèi)廣泛應(yīng)用？

Q?

存算一體為什么之前沒有被廣泛應(yīng)用？

實際上，“存算一體”并非橫空出世的新鮮事物，設(shè)計人員很早就有了存算一體的設(shè)計思路，從上世紀(jì)70年代就一直持續(xù)有相關(guān)的研究工作在發(fā)表。

圖1. 相關(guān)文獻(xiàn)整理

但是，這方面工作一直不溫不火，直到2012年后又逐漸受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的重視，主要原因可以概括為幾個方面：

1）處理器計算吞吐和內(nèi)存帶寬差距增大。早期處理器的計算吞吐和內(nèi)存帶寬的差距并不明顯，但是隨著 CMOS 工藝的快速發(fā)展、以及多核/眾核處理器架構(gòu)成為主流，處理器的計算吞吐能力增長的速度遠(yuǎn)超內(nèi)存帶寬的增長速度。因此，存儲墻的問題愈發(fā)嚴(yán)重；

2）應(yīng)用訪存數(shù)據(jù)量增大、數(shù)據(jù)局部性變差。傳統(tǒng)的處理器設(shè)計通過增加多級的片上緩存(cache）來緩解內(nèi)存帶寬不足的問題，但是由于深度學(xué)習(xí)、圖計算、推薦系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用的訪存數(shù)據(jù)量愈來愈大、數(shù)據(jù)局部性變差，導(dǎo)致處理器的緩存架構(gòu)難以發(fā)揮作用；

3）新興應(yīng)用包含大量、可并行的、乘累加計算。以深度學(xué)習(xí)應(yīng)用為例，主流模型80%以上的計算都是可并行的乘累加（MAC）操作，面向這類“簡單”的操作，使得計算單元和存儲單元的深度融合（即CIM），無論以數(shù)字還是模擬方式都變得可行；

4）STT-MRAM、RRAM 等新型存儲器的發(fā)展。一方面，新型存儲器有潛力提升片上存儲的密度，從而緩解存儲墻的問題。另一方面，這類新型存儲器為 MAC 計算單元和存儲單元的融合提供了新的機遇；

5）領(lǐng)域定制計算架構(gòu)的興起。最后值得一提的是，隨著摩爾定律的放緩，領(lǐng)域定制計算架構(gòu)的優(yōu)勢愈發(fā)明顯，而存算一體正是一種適合AI、圖計算、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的定制計算架構(gòu)。

未來將是存算一體應(yīng)用的爆發(fā)期，將會被廣泛應(yīng)用。但是我們也認(rèn)為存算一體架構(gòu)并不會全面取代現(xiàn)有架構(gòu)的 AI 芯片（如GPU等），而是會長期共存，不同的架構(gòu)有各自更加擅長的場景，多樣化架構(gòu)的并存，甚至異構(gòu)結(jié)合、優(yōu)勢互補，才是更加更合理的情形。選擇架構(gòu)需要綜合考慮應(yīng)用場景、模型數(shù)量/功能/大小、存儲工藝、集成方式、計算精度等多方面因素，具體分析可以參考前述幾問的闡述。

審核編輯：劉清