有效解决内存墙问题 存算一体正处在快速发展阶段

随着技术的发展，现在计算的任务越来越复杂，需要的数据也越来越多，而在冯诺依曼架构中，数据需要在存储、内存、缓存、计算单元中不断搬运，造成大部分时间、带宽、缓存、功耗都消耗在数据搬运上，而不是计算上，因此内存墙都成了一个越来越严重的问题。

这种问题在人工智能计算中尤为明显，知存科技创始人兼CEO王绍迪近日在某论坛分享到：“这种数据搬运消耗的功耗超过95%以上，带宽也会达到80%以上，比如片上缓存，1MB的SRAM和8KB的SRAM在数据搬运上消耗的功耗相差10倍。”因此业界都在思考减少内存墙问题。

存算一体有效解决内存墙问题

存算一体主要有近存计算和存内计算。近存计算可以理解为通过先进封装拉近存储、内存和计算单元的距离，比如SRAM，在冯诺依曼架构中，很多时候SRAM用作缓存，多核共同使用，这样缓存到每个核都有一定距离，数据搬运、访问时间、功耗都会增加，王绍迪介绍：“近缓存计算把SRAM与计算单元合在一起，这个SRAM只供本地计算单元使用，数据访问时间和带宽都有很大提升。”

存内计算比近存计算更高效，同时也更难以实现，存内计算一般是使用存储的参数去完成计算，比如SRAM存内计算，Flash存内计算、以及RRAM存内计算。存内计算实际上是一个计算的模块，而不再是存储的模块，实践的方式是用存储的参数去完成运算，从存储器中读出的数据是运算的结果，而不是存储的数据。

在冯诺依曼架构中，不管是做加法运算还是乘法运算，都需要把数据从存储架构中读出来，包括缓存、内存、以及片外的存储，最终将数据读到计算单元中完成运算。从缓存中读取数据，要消耗运算几倍、几十倍、甚至几百倍的功耗，从内存读取数据，搬运功耗是运算的近千倍，从外部的存储读取，达到上万倍。

因此在数据量很大的计算中，冯诺依曼架构的效率就会非常低，而存内计算，存储器中存储了参数，被处理的数据作为输入信号，被处理的信号流过存储器中所有的参数，从存储器中输出的数据就是运算的结果。

王绍迪表示，“存内计算的优势在于，能够将存储器中众多的存储单元转化为运算单元，这样能计算的并行度就会大幅提高，从原来几十、几百个并行，到存内计算几百万、几千万、甚至几亿个乘加法的并行度，运算效率很高。”

除了可以大规模并行运算，还可以很大程度节省数据带宽。简单来说，一个传统的存储器，多行多列，一次至多激活一行，读取出一行的数据，而要把多行数据读取出来，需要进行多个存储器周期，分别激活每一行，读出每一行的数据。而存内计算可以同时把输入数据给多行，同时多行的输入数据与每一行的参数做乘法运算，在列的方向直接把运算的结果读取出来，它是同时多行多列并行激活的方法。

现在的存内计算可以做到千行千列同时开启，使用效率比传统存储器提高近千倍，王绍迪谈到：“整体来看，包括输入输出，存内计算运算效率一般会有几十倍的提升，而且提升倍数还一直在增加，存内计算的发展速度很快，最近处于早期的快速发展阶段，每年都有数倍性能的提升。”

知存科技WTM2101智能解决方案

知存科技目前在存内计算领域较为领先，公司成立于2017年底，目前已经推出两款存算一体芯片，其中WTM1001已经批量量产，WTM2101处于小批量阶段，知存科技目前已经完成五轮融资。

WTM2101是一款尺寸很小的SOC芯片，包括一个1.8MB存内计算的Flash，该存储模块除了用于存内计算，也可以用于普通的存储。王绍迪介绍：“这款芯片的封装很小，可以用在可穿戴设备中，目前计算的功耗非常低，比如如果做连续100个词到300个词的识别，功耗可以控制在1mA以内，其中100个词可以功耗可以到60微安。该芯片在运行语音识别、语音增强、物体识别、智能健康，以及其他的一些AI算法上，可以把算力和效率提升20倍到50倍。”

另外WTM2101首次用了独有的专利HPU，它是一个混合计算单元，实际上是把数字计算和模拟计算结合在一起，因为模拟计算有精度上限，为了提高精度，加了一个稀疏的计算单元，可以把存内计算的精度进一步提高，最高提高4比特。

存内计算未来的发展趋势

随着存内计算的发展，未来的应用场景也会越来越广，当前存内计算主要应用在端侧，一是受精度的限制，8比特，二是受容量限制，在几兆的级别，三是算力，基本在0.1T到1T的范围。

不过未来一两年将会发展到边侧，精度会提高到12比特，容量会达到16兆到64兆，算力也可以提升到最大32T，这样可以覆盖很多边缘侧的应用需求。未来还会向云端发展，存内计算精度会达到到16比特，容量会超过1000M，算力会达到256T到1024T。

存内计算在云侧、边侧、端侧，优势各不相同，在端侧，存内计算在功耗的限制下可以提供大的算力，在边缘侧，在功耗、体积限制下也有很强的算力，在云端，可以提供更低成本的解决方案。

存内计算现在处于一个很快的发展阶段，未来几年，每年都会有很快的迭代速度。早期，产业界对存内计算的关注不多，投入也很少，最近存内计算逐渐得到越来越多的关注，王绍迪认为，未来五年存内计算都会在处在非常快速的发展阶段，在各种各样的场景中，进行规模化的落地应用。

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内存缓存芯片存储器

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