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

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

存算一體的概念并不難理解，這一設計思路的出現甚至可以追溯到20 世紀 60 年代。但直至最近幾年，存算一體才真正從概念走向產品。此前，為什么存算一體沒有被業內廣泛應用？

Q?

存算一體為什么之前沒有被廣泛應用？

實際上，“存算一體”并非橫空出世的新鮮事物，設計人員很早就有了存算一體的設計思路，從上世紀70年代就一直持續有相關的研究工作在發表。

圖1. 相關文獻整理

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

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

2）應用訪存數據量增大、數據局部性變差。傳統的處理器設計通過增加多級的片上緩存(cache）來緩解內存帶寬不足的問題，但是由于深度學習、圖計算、推薦系統等大數據應用的訪存數據量愈來愈大、數據局部性變差，導致處理器的緩存架構難以發揮作用；

3）新興應用包含大量、可并行的、乘累加計算。以深度學習應用為例，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），無論以數字還是模擬方式都變得可行；

4）STT-MRAM、RRAM 等新型存儲器的發展。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）領域定制計算架構的興起。最后值得一提的是，隨著摩爾定律的放緩，領域定制計算架構的優勢愈發明顯，而存算一體正是一種適合AI、圖計算、推薦系統等領域的定制計算架構。

未來將是存算一體應用的爆發期，將會被廣泛應用。但是我們也認為存算一體架構并不會全面取代現有架構的 AI 芯片（如GPU等），而是會長期共存，不同的架構有各自更加擅長的場景，多樣化架構的并存，甚至異構結合、優勢互補，才是更加更合理的情形。選擇架構需要綜合考慮應用場景、模型數量/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