存内计算：入门篇（二）

一、存内计算（CIM）简介

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，对计算能力的需求也日益迫切。传统的冯・诺伊曼架构在面对海量数据处理时，逐渐暴露出其固有的局限性，即 “存储墙” 问题。数据在存储器和处理器之间频繁传输，不仅消耗大量的时间和能源，还限制了计算速度的进一步提升。存内计算（Computing in Memory，CIM）应运而生，成为解决这一问题的关键技术之一。

存内计算是一种将计算和存储功能融合在一起的新型计算架构。它打破了传统冯・诺伊曼架构中计算单元和存储单元分离的模式，使得数据在存储位置直接进行计算，大大减少了数据传输开销，提高了计算效率和能源利用率。这种创新的架构理念为未来计算技术的发展开辟了新的道路，有望在人工智能、大数据处理、物联网等众多领域发挥重要作用 。

二、存内计算：算什么？怎么算？

（一）算什么

存内计算主要处理的数据类型与传统计算并无本质区别，但在应用场景上有其独特的优势领域。在人工智能领域，大量的神经网络计算需要处理海量的权重数据和输入数据。例如，在深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中，存内计算可以高效地处理卷积运算