存内计算简介：入门篇（一）

存内计算的背景

传统的冯·诺依曼架构中，计算单元和存储单元是完全分离的。随着处理器速度的不断提升，存储器的性能提升速度远远落后，导致了所谓的“内存墙”问题。内存墙不仅限制了计算机的整体性能，还对能效比产生了负面影响，尤其是在人工智能和大数据处理等计算密集型应用中。

存内计算的工作原理

1. 数据加载：将大量数据从各种数据源（如数据库、数据湖或流数据管道）加载到系统的RAM中。
2. 数据处理：数据一旦进入内存，就可以使用内存分析工具直接进行处理，无需不断读写磁盘。
3. 数据存储：处理后的结果可以存储回内存或持久化到磁盘以进行长期存储。

存内计算的实现方式

• 模拟存内计算：这种方法利用存储器单元的模拟特性进行计算。例如，利用存储器单元的阻值或电容进行矩阵乘法。模拟存内计算具有高能效的优势，但精度较低。
• 数字存内计算：这种方法利用存储器单元的数字特性进行计算。例如，利用存储器单元进行加法、乘法等逻辑运算。数字存内计算具有高精度的优势，但能耗较高。

存内计算的特点

• 减少数据传输：通过在存储器中直接处理数据，减少了数据在存储器和处理器之间的传输，从而降低了延迟和功耗。
• 高计算密度：由于计算和存储的集成，存内计算能够在有限的空间内实现更高的计算密度。
• 灵活的设计：允许对存储单元进行灵活设计，使其更适合执行计算操作，例如通过优化存储单元的组织方式来提高其计算性能。

为什么研究存内计算？

传统的计算机架构是将数据存储在存储器中，然后将数据传输到计算单元进