存算一体技术——

数据存在哪里，就在哪里算

■张京京  孟  岚

周世杰绘

在人工智能大模型风靡全球的今天，我们正面临一个略显尴尬的悖论：处理器（CPU/GPU）的运行速度已经像顶级跑车一样快，但计算机的整体运行速度往往如同在早高峰闹市区“爬行”的车流。科学家们发现，制约大模型智能化进程的不再是芯片“算”得不够快，而是大量数据在存储单元和计算单元之间被频繁搬运，“走”得太慢。

长期以来，按照冯·诺依曼架构，计算机始终遵循着一条准则：负责计算的“大脑”和负责记忆的“仓库”是严格分开的。数据需要在处理器和存储器之间通过一根细长的“总线”串联，频繁往返。这种由于搬运数据导致的功耗浪费和时间延迟，被形象地称为“存储墙”。

为了拆除这堵墙，一场名为“存算一体”的革命正悄然改变着数字世界的版图。通俗地说，“存算一体”，就是“数据存在哪里，就在哪里算”，进而降低搬运数据带来的时间和功耗成本。

“数据存储事关国家战略。未来不仅需要更强的算力，更需要与之匹配的存力。发展存算一体化产业，是技术演进的必然。”在今年第十四届全国人大四次会议湖北代表团全体会议上，长期从事存储芯片研究的全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹建议加速发展存算一体化产业，引发广泛关注。

想要实现“存算一体”，科研人员选择了两个不同的攻关方向。

第一个方向叫作“近存计算”。

利用“3D堆栈”技术，科研人员将存储芯片一层层垂直叠放在处理器身旁，这便是我们常说的高带宽存储器（HBM）。借助成千上万根微型导线，处理器运算时不再需要长途跋涉获取数据，只要转个身就能触及所需。

另一个方向则是“存内计算”。

这是一种非常精妙的思路：该设计不改变芯片的整体结构，而是在每个微小的存储阵列（Bank）边缘嵌入微型浮点运算单元。这些浮点运算单元就像是存储阵列旁边的“智能算盘”，不仅大大提升了AI推理速度，还能节省近70%的电量，且无需大幅度调整现有计算机架构，真正实现了“润物细无声”的性能飞跃。

如今，以“阻变存储器”（ReRAM）和“磁阻存储器”（MRAM）为代表的新型器件，正引领我们走向“存储即计算”的终极形态。利用自身的物理电阻特性，当微弱的电流流经存储器时，它们会自动完成复杂的数学运算。

想象这样一个场景：大海上，面对强电磁干扰，一艘无人艇无法连接卫星信号。它必须处理海量传感器数据，迅速做出避障和目标识别决策。无人艇以往依靠体积庞大的传统计算设备处理数据，耗电量惊人。而有了存算一体芯片，无人艇就像装载了一个“嵌入式智能大脑”，仅需消耗极少的电量，就能高效完成数据处理过程。

可以这样说，未来存算一体技术或将成为各种数据旅行的“终结者”，让数据不用被频繁搬运，让AI“跑”得更快更有力。