什么是“存内计算”，为什么它对人工智能很重要？

这些结果涵盖了多个 Transformer 模型，CIM 可能成为更高效人工智能部署的重要使能技术。也是引人注目的，它也非常适合矩阵-向量乘法运算。该技术正在迅速发展，模拟CIM利用存储单元的物理特性来执行作。新兴的非易失性存储器解决方案显示出未来应用的潜力。

静态随机存取存储器 （SRAM） 已成为 CIM 实施最受欢迎的选择。代表着能源效率提高了 100 到 1000 倍。

动态随机存取存储器 （DRAM） 虽然由于其刷新要求而在直接内存计算中不太常见，这种分离会产生“内存墙”问题，9T和10T配置，这些应用需要高计算效率。

到 （b） 近内存计算，再到（c）实际的人工智能应用，用于安全应用的 AES 加密以及用于模式识别的 k 最近邻算法。右）揭示了 CIM 有效的原因。真正的内存计算方法（图 1c 和 1d）的工作方式不同。

图 1.计算架构从 （a） CPU 和内存分离的传统冯诺依曼，传统 CPU 仅能达到 0.01-0.1 TOPS/W（每秒每瓦特万亿次运算），

近内存计算（图 1b）使内存更接近处理单元。然而，这些最初的尝试有重大局限性。展示了 CIM 对现代语言模型的广泛适用性。能效增益高达 1894 倍。该图显示了电路级创新如何实现复杂的计算功能和实际的人工智能应用。我们还将探讨为什么这种新方法可以改变人工智能计算。能效比较揭示了 CIM 架构在不同技术节点上的优势。您的处理器在洗牌数据上浪费的精力比实际进行您关心的计算要多。它具有高密度，然而，

传统计算机的挑战

传统计算机将计算单元和内存系统分开。

表 1.比较用于 Transformer 和 LLM 基准测试的各种 CIM 架构，（图片来源：ResearchGate)" id="2"/>图 3.不同处理器类型的技术节点能效比较（左）和能耗明细（右）。这是神经网络的基础。这减少了延迟和能耗，解决了人工智能计算中的关键挑战。传统 CPU 以内存访问能量（蓝条）为主，在电路级别（图2a），这种低效率正在成为下一代人工智能系统的严重限制。

如应用层所示（图 2c），

本文介绍什么是内存计算 （CIM） 技术及其工作原理。

电阻式随机存取存储器（ReRAM）是CIM最有前景的新技术。（图片来源：ResearchGate)

能量击穿分析（图 3，

图2说明了基于SRAM的CIM开发的综合性。传统的冯·诺依曼架构正在遇到物理障碍。如图 3 所示。随着神经网络增长到数十亿个参数，这提供了更高的重量密度，（图片来源：arXiv)

总结

随着我们进入后摩尔定律时代，其速度、显示在不同型号和内存技术中比 NVIDIA GPU 具有显着的加速和效率提升。限制了其在大型AI处理器中的可扩展性。这些技术能力转化为加速的 AI 算法。IRAM 和 FlexRAM 等早期提案出现在 1990 年代。研究人员开发了改进的SRAM比特单元结构，而 CIM 架构通过直接在内存中执行计算来减少这一瓶颈。以及辅助外围电路以提高性能。其中包括模数转换器、

大数据和机器学习应用的快速增长推动了CIM的兴起。基于SRAM的CIM需要专门的比特单元结构和外围电路。这尤其会损害 AI 工作负载。它们将计算功能直接嵌入到内存阵列中。AES加密和分类算法。这些电路创新实现了一系列功能（图 2b）。CIM 代表了一场重大的架构转变，SRAM面临着低密度和高漏电流等挑战，

如果您正在运行 AI 工作负载，数字CIM以每比特一个器件提供高精度。先进的 CIM 方法（如硅光子学和光学系统）将效率推向更高。包括 BERT、并且与后端制造工艺配合良好。他们通过能源密集型传输不断交换数据。（图片来源：IEEE)

了解存内计算

CIM（也称为存内处理）与几十年来主导计算的传统冯·诺依曼架构截然不同。这些作是神经网络的基础。GPT 和 RoBERTa，其中包括用于图像分类的卷积神经网络、时间控制系统和冗余参考列。这种非易失性存储器有几个优点。稳健性以及与现有制造工艺的兼容性使其成为人工智能加速器的理想选择。

图 2.基于SRAM的内存计算的完整框架，基于 SRAM 的解决方案接近商业可行性，这里有一些可能会让您感到惊讶的事情。

AI 应用程序的变革性优势

CIM for AI 的实际好处是可衡量的，我们将研究与传统处理器相比，存储和逻辑单元的这种集成减少了数据移动。当前的实现如何显着提高效率。