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存算一体芯片将在垂直细分领域迎来规模化商用。
存算一体旨在计算单元与存储单元融合，在实现数据存储的同时直接进行计算，以消除数据搬移带来的开销，
极大提升运算效率，以实现计算存储的高效节能。
存算一体非常符合高访存、高并行的人工智能场景计算需求。
在产业和投资的驱动下，基于
sram，dram，flash
存储介质的产品进入验证期，将优先在低功耗、算力的端侧如智能家居、可穿戴设备、泛机器人、智能安防等计算场景落地。
未来，随着存算一体芯片在云端推理大算力场景落地，或将带来计算架构的变革。
它推动传统的以计算为中心的架构向以数据为中心的架构演进，并对云计算、人工智能、物联网等产业发展带来积极影响。
着
ai
在各领域的应用逐渐广泛，
以深度学习为代表的神经网络算法需要系统高效处理海量的非结构化数据，例如文本、视频、图像、语音等。
而传统冯·
诺依曼体系下运行的计算机通常包括存储单元和计算单元两部分，数据需要在处理器与存储器之间进行频繁迁移，如果内存的传输速度跟不上
cpu的性能，就会导致计算能力受到限制，出现“内存墙”
“功耗强”
。
这就对芯片的并行运算、低延迟、带宽提出了更高的要求。
近年来，产业界领军企业在存算一体的前沿技术研究上持续发力。
三星在顶级学术期刊
nature
上发表了全球首个基于
mram（磁性随机存储器）的存内计算研究；台积电在
上合作发表了六篇关于存内计算存储器
ip
的论文，
大力推进基建
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