存算一体瓶颈，中国团队实现突破

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 人工智能的高速发展，给芯片的算力带来了新挑战，伴之而来的就是越来越严峻的"内存 墙"问题。这一切，则需要从统治大半个处理器芯片江湖的冯诺依曼架构说起。作为一个被 广泛应用的架构，冯·诺依曼架构推广了存储程序概念，使计算机更加灵活，更易于重新编 程。这种设计将数据和指令存储在同一内存中，简化了硬件设计，并实现了通用计算。 在一开始，这种创新的架构也的确给处理器产业带来了很大的提升。但在后续的发展中，无论我们 采取何种措施来提升性能，都无法回避一个事实：指令一次只能执行一条，并且只能按顺序执行。 这两个因素都限制了 CPU 的执行能力。与此同时，另一个问题也随之而生。 熟悉的读者应该知道，在当前的人工智能应用，搬运越来越多的数据是一个常态，但由于存储器的 性能发展跟不上 CPU 的性能增长，导致 CPU 需要花费大量的时间等待存储器完成读写操作，从 而降低了系统的整体性能，这就是所谓的"内存墙"问题。 为了解决这些问题，行业尝试了很多解决办法，当中以存算一体作为关注。 存算一体，走向台前 如图所示，当前的主流PIM技术主要分为以下几种，他们都各具优势，面临的挑战也各不相同 ...