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reram
的存内计算方案；sk
海力士则发表了基于
gddr
接口的dram
存内计算研究。
学术界和产业界普遍认为存算一体有望成为突破算力性能和功耗瓶颈的技术方向之一。
特别是在大规模并行计算场景中，例如
vrar、无人驾驶、文数据计算、遥感影像数据分析等，存算一体芯片具备高带宽、低功耗的显着优势。
微观上，算力是一个具体的技术指标。
算的快（高吞吐、低延迟）、算的准（高精准度）、算的省（低成本、低功耗）是对算力的基本要求。
存算一体是从微观层面进行架构的优化，面临存储器设计和生产工艺的挑战，需要整个产业链的参与支持。
实现存算一体的技术路径主要有以下三个：技术较成熟的是近存计算，利用先进封装技术把计算逻辑芯片和存储器封装到一起，通过减少内存和处理单元的路径，以高
io
密度来实现高内存带宽以及较低的访问开销。
近存计算主要通过
2.5d、3d
堆叠来实现，广泛应用在各类
cpu
和
gpu
上；近期投资热度较高的是存内计算，通过传统的存储介质如dram、sram、nor
flash、nandflash
来实现。
计算操作由位于存储芯片
区域内部的独立计算单元完成，更适用于算法固定的场景；技术尚处于探索期的是基于非易失性存储器技术做的新型存储原件，比如通过忆阻器
reram
电阻调制来实现数据存储。
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