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ASI前瞻：存算一体芯片突破“内存墙”，为高密度AI计算开辟新路径在人工智能蓬勃发展的今天，大规模神经网络模型对算力的需求正以前所未有的速度增长。然而，传统计算架构的瓶颈使得算力增长难以跟上AI模型扩张的步伐。在这一背景下，存算一体芯片（Compute-in-Memory）作为突破“内存墙”瓶颈的关键技术，正引领着一场计算范式的革命。本文将从技术原理、应用前景、产业化进展和未来挑战多个维度，全面分析存算一体芯片如何为高密度AI计算开辟新路径。
1 存算一体芯片的兴起背景自计算机诞生以来，冯·诺依曼架构一直统治着计算领域。该架构将存储单元与计算单元分离，数据需要在处理器和内存之间频繁搬运。随着人工智能时代的到来，特别是千亿参数级别的大模型成为常态，这种“计算-存储分离”模式的弊端日益凸显。在传统架构中，数据搬运消耗的能量可达计算本身的数百倍，而处理器超过60%的时间处于等待数据加载的状态，形成了所谓的“内存墙”（Memory Wall）瓶颈。
以训练千亿参数模型为例，GPU显存带宽（如HBM2e的1.8TB/s）难以满足计算单元需求，导致算力利用率不足10%。数据表明，在ResNet-152推理任务中，数据搬运能耗占总功耗的62.3%。同时，海量数据搬运导致芯片发热聚集，形成“功耗墙”问题，制约了计算性能的持续提升。
存算一体技术概念最早于1969年由斯坦福研究所提出，但直到AI算力需求激增的2010年后才重新成为研究热点。随着非易失性存储技术进步，特别是忆阻器等新型器件的成熟，存算一体芯片迎来了发展的黄金期。2023年，清华大学研发出全球首颗忆阻器存算一体芯片，标志着该技术从实验室走向产业化。
2 技术原理与演进路径：从“近存”到“存内”的计算革命存算一体技术的核心创新在于将计算功能直接嵌入存储单元或其近旁，从根本上改变了数据处理的流程。这一技术演进呈现出从“近存计算”到“存内处理”再到“存内计算”的清晰路径。
2.1 核心创新机制存算一体芯片通过重塑计算范式来突破传统架构限制。其技术本质是将数据存储与逻辑运算功能集中在同一物理单元，大幅降低数据搬运需求。这一创新带来的直接优势是能耗的大幅降低和计算效率的显著提升。与传统架构相比，存算一体芯片的能效比可提升10-100倍，计算速度提升可达12倍以上。
具体而言，存算一体技术利用存储器的物理特性直接进行计算。例如，基于忆阻器的存算一体芯片通过调整忆阻器的电导值来存储神经网络权重，输入电压与电导相乘产生的电流自然实现乘加运算，通过基尔霍夫电流定律完成多输入值的累加。这种“存储即计算”的模式模拟了人脑中突触与神经元的高效协作机制，为高能效AI计算提供了新思路。
2.2 模拟存算与数字存算两大技术路线存算一体技术主要沿着模拟存算和数字存算两大路径演进。
模拟存算利用非易失性存储介质（如忆阻器）的物理特性，直接在模拟域进行计算。这一路径具备超高能效比和大规模并行能力，尤其擅长图像处理、低精度神经网络推理等高吞吐、低精度任务。清华大学吴华强团队研制的忆阻器芯片是这一路线的典型代表，其通过忆阻器交叉阵列实现矩阵乘加运算，能效比传统架构提升数个数量级。
数字存算则在存储单元内部或近旁（如3D堆叠内存）集成数字逻辑计算单元，保持高精度计算和通用性优势，更易与传统系统兼容。数字存算的代表性实现方式包括在DDR控制器侧、DRAM芯片内部嵌入计算逻辑，或通过先进封装技术实现内存与逻辑芯片的高带宽近存计算。华为昇腾等芯片采用的近存计算架构即属于这一范畴。
表：主要存算一体技术路线对比
2.3 多元化存储介质的选择存算一体技术的发展也得益于多种存储介质的并行突破。目前主流的存储介质包括SRAM、DRAM、Flash以及新兴的忆阻器等。
SRAM存算一体芯片具有速度快、易集成的优势，苹芯科技推出的SRAM存算NPU在256KB SRAM中嵌入计算单元，面积效率达0.26TOPS/mm²，语音模型推理功耗低于1mW。DRAM存算一体技术则适用于高密度内存计算场景，三星推出的HBM-PIM芯片在内存层中集成计算单元，能效比传统HBM2e提升2.7倍。
NOR Flash凭借其成熟度和成本优势，在存算一体领域也展现出巨大潜力。基于NOR Flash的存算一体芯片已实现商业化量产，如知存科技的WTM2101芯片已应用于TWS耳机、AR眼镜等终端设备。相比其他存算结构，NOR Flash具有成本低、技术成熟、非易失性等优势，特别适合功耗受限的边缘终端设备。
表：不同存储介质在存算一体中的应用特性
3 应用场景：从终端设备到云端大模型的全面覆盖存算一体芯片的独特优势使其在多个关键领域展现出巨大应用潜力。从微瓦级功耗的耳戴设备到千瓦级的数据中心，存算一体技术正在重塑AI计算的能效边界。
3.1 终端设备的理想选择在终端设备领域，存算一体芯片的低功耗特性使其成为电池供电场景的理想选择。智能耳机、AR/VR眼镜、智能手机等设备对AI算力的需求日益增长，但传统架构难以在严格功耗限制下满足这些需求。知存科技推出的WTM2101芯片已在TWS耳机、助听器等设备中实现商用，提供语音、轻量级视频等AI处理能力，相较于传统芯片在AI算力上有数十倍到百倍的提升。
终端侧AI计算需要高算力下的低功耗支持，存算一体芯片在这方面具有天然优势。例如，基于存算一体架构的智能语音识别芯片，待机功耗可降低至传统方案的1/10，大大延长了终端设备的续航时间。同时，存算一体芯片的非易失特性支持即时开机/关机操作，减小静态功耗，非常适合可穿戴设备。
3.2 自动驾驶与工业互联网在自动驾驶领域，存算一体芯片能够满足低功耗、低时延的严格要求。L4级自动驾驶系统需处理8路4K摄像头+4D雷达数据，时延要求小于10ms。存算一体芯片通过架构创新，将功耗从120W降至28W，帧处理速度达240FPS，显著提升了自动驾驶系统的响应速度和可靠性。
工业互联网是存算一体芯片的另一重要应用场景。工业环境中的温度/振动监测等边缘计算任务对低功耗运行有强烈需求。存算一体技术支持边缘设备在恶劣环境下稳定运行，如南京大学研发的模拟存算芯片在极端环境下保持0.101%计算误差，表现出优异的可靠性。此外，存算一体芯片为工业设备预测性维护、质量检测等应用提供了高能效计算平台，助力工业4.0的实现。
3.3 云端大模型推理面对参数规模达万亿级的AI大模型，传统计算架构已显乏力。存算一体技术为云端大模型推理提供了高能效解决方案。北京大学集成电路学院院长蔡一茂指出，存算一体技术有望大幅度提升AI芯片的计算密度和能效，缓解AI芯片性能与功耗之间的矛盾，提升大模型部署的经济性。
特别值得一提的是，存算一体技术保持权重的特点与大模型中大规模的参数部署需求高度匹配。在云端推理场景下，存算一体芯片可实现1000TOPS以上的算力密度，为大规模模型部署提供支持。华为第六届奥林帕斯奖全球征集主题便聚焦AI时代存储与计算融合的新范式，体现了产业界对存算一体在大模型时代应用价值的认可。
4 产业化进展与生态构建：全球竞争格局初现存算一体技术正从实验室研究走向产业化应用，全球范围内形成了多元竞争格局。从初创企业到科技巨头，从学术研究到商业化落地，存算一体芯片的生态系统逐步完善。
4.1 国内外企业动态在国际层面，多家科技巨头已布局存算一体芯片领域。美国公司Mythic专注于研发基于Flash的深度学习神经网络芯片，其推出的MP10304 PCIe卡具有四个模拟矩阵处理器(AMP)，提供高达100 TOP的AI性能，且在不到25W的功率下支持多达3.2亿个权重。三星电子则致力于MRAM存算一体技术，于2022年完成世界上第一个基于MRAM的内存计算流片，并发表在《自然》杂志上。
中国企业在存算一体领域也展现出强劲创新活力。 知存科技作为国内存算一体领域的先行者，于2022年3月宣布其WTM2101芯片正式量产并推向市场，这是全球首颗存算一体SoC芯片。清微智能则专注于可重构计算芯片，其TX8系列芯片已进入迭代阶段，下一代产品TX82已启动设计流程并计划于2026年进入量产。后摩智能推出的第三代鸿途H30芯片，支持手机、机器人等端侧设备运行大模型，展现了存算一体技术在端侧AI应用的潜力。
表：主要存算一体芯片企业及技术路线
4.2 学术研究推动技术突破学术界在存算一体芯片的发展中扮演着先导角色。中国多所高校在存算一体领域取得了系列突破性进展。2025年，北京大学推出多内容生成扩散模型加速器芯片，峰值能效达60.81TFLOPS/W；华中科技大学研发的忆阻器岛式脉动阵列可重构加速器实现97%识别精度；南京大学模拟存算芯片在极端环境下保持0.101%计算误差。2026年，北京大学研究团队设计了一种基于阻变存储器的非负矩阵分解模拟计算芯片，与先进数字芯片相比，计算速度提升约12倍，能效比提升超过228倍。
这些学术研究不仅推动了存算一体芯片性能边界的不断提升，也为产业化提供了坚实的技术基础。长三角下一代新算力与存储芯片中试及应用示范基地一期工程在绍兴破土动工，旨在建设二维半导体及存算一体芯片中试平台，打通从实验室研发到中试验证的关键环节。
4.3 产业生态构建与标准化挑战存算一体技术的全面发展需要构建完善的软件生态。目前，存算一体芯片面临软件适配成本占开发总成本40%的挑战。传统深度学习框架需重构以支持存内计算特性，这需要算法、框架、编译器、工具链、指令集、架构、电路等跨层次协同设计。
华为CANN的张量融合策略等创新尝试解决存算一体芯片的编程难题，通过编译器自动优化数据布局，将计算图拆解匹配至存算单元。然而，与英伟达CUDA等成熟生态相比，存算一体芯片的软件生态仍处于早期阶段。华中科技大学教授刘海坤团队将存算一体比作“居家办公革命”，而传统冯·诺依曼架构如同过时的“交通规划手册”，需要重建编程“地基”（硬件抽象）、修订“交通规则”（指令集扩展）、升级“导航系统”（编译器创新）以及优化“实时调度”（运行时管理）。
5 挑战与未来趋势：迈向高密度AI计算的必经之路尽管存算一体芯片展现出巨大潜力，但其发展仍面临多重挑战。同时，随着技术的不断成熟，存算一体正朝着更广泛的应用场景和更强大的性能目标演进。
5.1 当前面临的主要挑战工艺兼容性是存算一体芯片面临的首要挑战。存储器件与逻辑单元制程匹配需要进一步优化。新型存储器（如RRAM、MRAM）与CMOS工艺的集成难度较大，影响芯片良率和可靠性。3D IC结构长期面临散热管理困难和制造工艺复杂等挑战，混合键合等先进封装技术的成熟度有待提升。
计算精度是模拟存算一体技术面临的另一大挑战。当前模拟存算一体芯片主要适用于低精度计算（如1-8bit），难以满足高精度计算需求。虽然北京大学等研究团队通过创新架构将计算精度提升至12-bit，但与数字芯片的32位浮点精度相比仍有差距。器件非理想性、噪声干扰等因素也制约了计算精度的提升。
软件生态不完善是存算一体芯片商业化的重要障碍。现有深度学习框架需重构以支持存内计算特性，缺乏统一行业标准与开发工具链。这导致软件适配成本占开发总成本40%，大幅增加了存算一体芯片的应用门槛。
5.2 未来发展趋势展望未来，存算一体技术呈现出多元化融合的发展趋势。模拟与数字存算一体技术正逐渐走向融合，形成混合信号存算一体架构。这种架构在关键低精度计算部分发挥模拟超高能效优势，在高精度或控制部分依赖数字逻辑，以平衡能效、精度与灵活性。北京大学研究团队创出的多物理域融合计算架构，通过将易失性氧化钒器件与非易失性氧化钽/铪器件系统集成，充分发挥在频率生成调控与存算一体方面的互补优势，是这一趋势的典型代表。
精度提升是存算一体技术发展的另一重要方向。模拟存内计算正向8bit以上精度演进，以满足复杂模型部署需求。清微智能公布的技术路线图显示，2025年其产品能效目标为10至100TOPS/W，未来五年内将逐步提升至300、500乃至1000TOPS/W。这将使存算一体芯片能够支持更复杂的AI模型和更广泛的应用场景。
从长远来看，存算一体技术将与Chiplet、光子计算等先进技术融合，形成更强大的计算平台。存算一体技术与3D堆叠结合，成为突破先进制程限制、面向未来大算力需求的关键路径。光子互连则有望取代电信号传输，解决长距离搬运能耗问题，进一步突破“内存墙”限制。
6 结论：存算一体芯片开启高密度AI计算新纪元存算一体芯片作为后摩尔时代的重要技术方向，通过架构创新突破了传统冯·诺依曼架构的“内存墙”瓶颈，为AI计算提供了高能效、低延迟的解决方案。从终端推理到云端训练，从可穿戴设备到自动驾驶，存算一体芯片正在重塑AI计算的能效边界。
尽管在工艺兼容性、计算精度和软件生态等方面仍面临挑战，但存算一体技术的快速发展正逐步解决这些问题。随着模拟与数字技术的融合、计算精度的提升以及产业生态的完善，存算一体芯片有望在2026年后实现对国际主流高端产品的赶超。
在AI算力需求爆发式增长的背景下，存算一体芯片不仅是中国AI芯片实现差异化突破的重要机遇，更是全球算力产业迈向“高效能-低能耗-强扩展”新纪元的关键技术。随着技术不断成熟和应用场景拓展，存算一体芯片将为高密度AI计算开辟全新路径，助力人工智能迈向更广阔的未来。 |
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