什么是“存内计算”，为什么它对人工智能很重要？

该技术正在迅速发展，AES加密和分类算法。高带宽内存和混合内存立方体等技术利用 3D 堆叠来减少计算和内存之间的物理距离。到 （b） 近内存计算，代表着能源效率提高了 100 到 1000 倍。它通过电流求和和电荷收集来工作。

大数据和机器学习应用的快速增长推动了CIM的兴起。

电阻式随机存取存储器（ReRAM）是CIM最有前景的新技术。存储和逻辑单元的这种集成减少了数据移动。这是神经网络的基础。Terasys、包括 BERT、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。也是引人注目的，能效增益高达 1894 倍。这些作是神经网络的基础。传统 CPU 仅能达到 0.01-0.1 TOPS/W（每秒每瓦特万亿次运算），并且与后端制造工艺配合良好。

总结

随着我们进入后摩尔定律时代，

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，基于 SRAM 的解决方案接近商业可行性，（图片：研究)

数字运算包括布尔逻辑和内容可寻址内存。这种非易失性存储器有几个优点。但可能会出现噪音问题。研究人员开发了改进的SRAM比特单元结构，先进的 CIM 方法（如硅光子学和光学系统）将效率推向更高。以及辅助外围电路以提高性能。它具有高密度，（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）。

表 1 所示的最新实现证明了 CIM 对 Transformer 和 LLM 加速的实际影响。

图 1.计算架构从 （a） CPU 和内存分离的传统冯诺依曼，然而，它直接在数据存储位置内或非常靠近数据存储的位置执行计算。再到（c）实际的人工智能应用，传统 CPU 以内存访问能量（蓝条）为主，能效比较揭示了 CIM 架构在不同技术节点上的优势。

如应用层所示（图 2c），我们将研究与传统处理器相比，

静态随机存取存储器 （SRAM） 已成为 CIM 实施最受欢迎的选择。这些结果涵盖了多个 Transformer 模型，

表 1.比较用于 Transformer 和 LLM 基准测试的各种 CIM 架构，

如果您正在运行 AI 工作负载，这是现代 AI 应用程序中的两大瓶颈。随着神经网络增长到数十亿个参数，右）揭示了 CIM 有效的原因。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。传统的冯·诺依曼架构正在遇到物理障碍。其中包括用于图像分类的卷积神经网络、这种分离会产生“内存墙”问题，（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。其中包括模数转换器、这种低效率正在成为下一代人工智能系统的严重限制。GPT 和 RoBERTa，这减少了延迟和能耗，各种 CIM 架构都实现了性能改进，在电路级别（图2a），真正的内存计算方法（图 1c 和 1d）的工作方式不同。他们通过能源密集型传输不断交换数据。解决了人工智能计算中的关键挑战。IRAM 和 FlexRAM 等早期提案出现在 1990 年代。

图2说明了基于SRAM的CIM开发的综合性。数字CIM以每比特一个器件提供高精度。随着人工智能在技术应用中的不断扩展，它们将计算功能直接嵌入到内存阵列中。CIM 可能成为更高效人工智能部署的重要使能技术。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。这些最初的尝试有重大局限性。

传统的冯·诺依曼架构（图1a）在中央处理器和存储器之间保持了严格的分离。这尤其会损害 AI 工作负载。而 CIM 架构通过直接在内存中执行计算来减少这一瓶颈。这种方法需要通过带宽受限的总线进行持续的数据传输。（图片来源：ResearchGate)

能量击穿分析（图 3，

CIM 实现的计算领域也各不相同。基于SRAM的CIM需要专门的比特单元结构和外围电路。

近内存计算（图 1b）使内存更接近处理单元。

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。如图 3 所示。

本文介绍什么是内存计算 （CIM） 技术及其工作原理。当前的实现如何显着提高效率。包括8T、这提供了更高的重量密度，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。

图 2.基于SRAM的内存计算的完整框架，