存算一体是啥新趋势？值得教授学者纷纷下海造芯 | 附报告下载( 二 ) 鱼羊丰色发自凹非寺量子位|公

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△图源：都灵理工大学
存算一体芯片的关键在于存算一体架构，其核心是电路设计革新。
主要有两种计算方式：数字计算和模拟计算。
这两种计算方式采取的存储器不同，前者以SRAM等易失性存储器为主，后者采用Flash和RRAM等优势更大的非易失性存储器。
而依照计算单元与存储单元的关系（距离）划分，目前存算一体的技术路线大致可分：
近存计算存内计算近存计算是通过将计算资源和存储资源拉近，来实现能效和性能的提升，在广义概念上也被归入存算一体架构。
现阶段，近存计算是行业中最容易实现的路线，主要考验的就是先进封装技术。
存内计算则包含两种形式，其计算效率提升已经得到业内的充分认可：
一种计算操作由位于存储器内部的独立计算单元完成，存储单元和计算单元相互独立存在。
另一种是在内部存储中添加计算逻辑直接执行数据计算，这种架构数据传输路径最短，能同时满足大模型的计算精度要求。

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△图源：量子位智库
在现在这个时间节点，给存算一体技术的发展梳理时间线， 2010-2017年可说是这一新技术潮流的探索期。
2011年，存算一体芯片开始受到学界关注。
2016-2017年成为学界热议话题。
随之而来的，便是一大波学术大佬纷纷“出山” ，亲自开启了它的商业化探索：
2017年，知存科技在北京成立。
2018年，九天睿芯在深圳拉起团队。
2020年，苹芯科技团队和后摩智能团队先后组建完成。
为何引得学术大佬纷纷下场落地前景明确的前沿技术领域，往往便是产学研互动最为频繁之所在。
而以史为鉴，新技术的爆发期，也正是学术界人才涌入工业界的高峰期。
一方面，新技术的兴起意味着机会与红利，对工业界的玩家们而言，自然迫切需要高精尖人才入场，打造技术壁垒挤占生态位。
另一方面，站在科学家们的角度来看，身至产业一线将实验室中的理论转化为实践，亦是难得的施展抱负、甚至改变世界的机遇。

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由此推之，基于存算一体芯片技术当下的发展特点，这股创业之风席卷学术界正是水到渠成之事。
正如前文所言，当前，存算一体技术已然成为后摩尔时代突破芯片性能瓶颈最具潜力的技术方向之一。
尽管刚从实验室中走出不久，但其未来的应用潜力，已受到资本和产业界的一致看好。
然而，与愈发强烈的市场需求相矛盾的是，在现阶段而言，做存算一体芯片无疑是一件入局技术门槛相当高的事。
一方面，存算一体技术考验的是计算系统和存储系统的整合能力，设计要求本身就比标准模IP和存储器IP更复杂。
另一方面，由于缺乏EDA工具以及适配的工具链，该技术对技术领导者的要求也会比其他成熟的芯片领域更高。
要知道，存算一体当前面临的最大挑战之一，就是新兴技术的未知性带来的高风险。
并且其涉及的完整技术链条包括底层器件、电路设计、架构设计、工具链、软件等等，并且各个环节之间的适配度也非常重要。
这就导致现阶段的存算一体试错成本很高，如果相关公司创始团队缺乏足够的存储器量产经验和技术路线认知，那么很可能会一步踏错，满盘皆输。