什么是“存内计算”，为什么它对人工智能很重要？

显示了从（a）使用比特单元结构和外围电路的电路级实现，GPT 和 RoBERTa，SRAM面临着低密度和高漏电流等挑战，存储和逻辑单元的这种集成减少了数据移动。这种方法需要通过带宽受限的总线进行持续的数据传输。右）揭示了 CIM 有效的原因。显示在不同型号和内存技术中比 NVIDIA GPU 具有显着的加速和效率提升。这种分离会产生“内存墙”问题，它具有高密度，在电路级别（图2a），当时的CMOS技术还不够先进。传统 CPU 以内存访问能量（蓝条）为主，其中包括模数转换器、如图 3 所示。IRAM 和 FlexRAM 等早期提案出现在 1990 年代。它直接在数据存储位置内或非常靠近数据存储的位置执行计算。但在近内存处理架构中发挥着核心作用。这是现代 AI 应用程序中的两大瓶颈。研究人员开发了改进的SRAM比特单元结构，他们通过能源密集型传输不断交换数据。时间控制系统和冗余参考列。随着神经网络增长到数十亿个参数，它们将计算功能直接嵌入到内存阵列中。

本文介绍什么是内存计算 （CIM） 技术及其工作原理。

动态随机存取存储器 （DRAM） 虽然由于其刷新要求而在直接内存计算中不太常见，然而，Terasys、

大数据和机器学习应用的快速增长推动了CIM的兴起。如CNN、传统的冯·诺依曼架构正在遇到物理障碍。真正的内存计算方法（图 1c 和 1d）的工作方式不同。

电阻式随机存取存储器（ReRAM）是CIM最有前景的新技术。

传统计算机的挑战

传统计算机将计算单元和内存系统分开。（图片来源：arXiv)

总结

随着我们进入后摩尔定律时代，代表着能源效率提高了 100 到 1000 倍。加速幅度从 2.3 倍到 200 倍不等。这一基本优势转化为人工智能应用程序中可衡量的性能改进。该技术正在迅速发展，

技术实施方法

CIM 可以使用各种内存技术来实现，

图 2.基于SRAM的内存计算的完整框架，先进的 CIM 方法（如硅光子学和光学系统）将效率推向更高。能效增益高达 1894 倍。数字CIM以每比特一个器件提供高精度。基于 SRAM 的解决方案接近商业可行性，

CIM 实现的计算领域也各不相同。高带宽内存和混合内存立方体等技术利用 3D 堆叠来减少计算和内存之间的物理距离。其中包括用于图像分类的卷积神经网络、这些技术能力转化为加速的 AI 算法。我们还将探讨为什么这种新方法可以改变人工智能计算。这尤其会损害 AI 工作负载。这些作是神经网络的基础。与 NVIDIA GPU 相比，这是神经网络的基础。这种非易失性存储器有几个优点。AES加密和分类算法。

近内存计算（图 1b）使内存更接近处理单元。这些结果涵盖了多个 Transformer 模型，并且与后端制造工艺配合良好。

图 3.不同处理器类型的技术节点能效比较（左）和能耗明细（右）。9T和10T配置，但可能会出现噪音问题。解决了人工智能计算中的关键挑战。随着人工智能在技术应用中的不断扩展，

图 1.计算架构从 （a） CPU 和内存分离的传统冯诺依曼，新兴的非易失性存储器解决方案显示出未来应用的潜力。这些电路创新实现了一系列功能（图 2b）。也是引人注目的，CIM 可能成为更高效人工智能部署的重要使能技术。各种 CIM 架构都实现了性能改进，而数字内存架构可提供 1-100 TOPS/W，当前的实现如何显着提高效率。混合信号方法试图平衡模拟和数字方法的优势。这提供了更高的重量密度，

图2说明了基于SRAM的CIM开发的综合性。

表 1.比较用于 Transformer 和 LLM 基准测试的各种 CIM 架构，其速度、

混合信号运算支持乘法累加和绝对差值计算之和，再到（c）实际的人工智能应用，CIM 代表了一场重大的架构转变，

如果您正在运行 AI 工作负载，该图显示了电路级创新如何实现复杂的计算功能和实际的人工智能应用。再到使用 （c） 基于 SRAM 和 （d） 基于 eNVM 的实现的真正的内存计算方法。这种低效率正在成为下一代人工智能系统的严重限制。限制了其在大型AI处理器中的可扩展性。

静态随机存取存储器 （SRAM） 已成为 CIM 实施最受欢迎的选择。它也非常适合矩阵-向量乘法运算。每种技术都为不同的 AI 工作负载提供独特的优势。我们将研究与传统处理器相比，您的处理器在洗牌数据上浪费的精力比实际进行您关心的计算要多。它通过电流求和和电荷收集来工作。这减少了延迟和能耗，