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这份文档探讨了存算一体技术，分析了不同存储介质和计算信号类型下的技术方案，并列举了存算一体技术面临的主要挑战。
主要内容:

1. 不同存储介质下的存算一体技术:
   SRAM: 计算精度高，但存储密度低，静态电流大。
   eDRAM: 存储密度高，但计算吞吐量低。
   Flash: 支持多bit存储，但工艺微缩困难，读取速度慢。
   RRAM/PCM/MRAM: 与CMOS工艺兼容，适合端测和边缘计算，但大规模应用依赖于器件工艺提升。
2. 不同计算信号类型下的存算一体技术:
   数字域: 计算精度高，但难以实现高算力。
   电流域: 算力密度和存储密度高，但计算精度低。
   电荷域: 计算精度相对较高，但存储密度受电容限制。
   时域: 信号裕度大，但存储单元结构复杂，降低存储密度。
3. 存算一体技术的主要评价指标:
   算力、能量效率、面积效率、算力密度、存储密度
   发展趋势: 算力和能量效率近年来呈快速上升趋势。
   综合评价指标: 能效和存储密度的乘积、能效和算力密度的乘积、考虑输入输出数据精度的指标。
4. 存算一体技术面临的主要挑战:
   读扰乱问题
   权重单元密度有限
   计算电路开销大
   多bit计算实现开销大
   计算精度受工艺波动影响大
   多核芯片高效流水实现困难
   软件工具链需进一步优化
   总结:
   存算一体技术在边缘端和云端AI计算领域具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战。未来需要跨层次协同研究，提升器件工艺、电路、架构和软件工具链，才能实现更强大高效的算力。