存算一体行业报告：算力架构第三极（20页）

行业报告下载 2023年04月24日 06:42 管理员

目前集成电路的发展进入后摩尔时代，业界除了从“More Moore （深度摩尔）”、“More than Moore（超越摩尔）”与“Beyond CMOS （新器件）”这三大方向探索提升算力的技术路径，也在通过变革当前的计算架构来实现算力的突破。目前，主流芯片如 CPU、GPU 以及 DPU 均按照冯·诺依曼架构设计。虽然多核（如 CPU）/众核（如 GPU）并行加速技术可以提升算力，但在后摩尔时代，存储带宽制约了计算系统的有效带宽，系统算力增长步履维艰。GPU 的架构演进并未解决大算力和大模型的挑战。作为一种新的计算架构，存算一体被认为是最具有潜力的革命性技术，其核心是将存储与计算完全融合，存储器中叠加计算能力，以新的高效运算架构进行二维和三维矩阵计算，结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术，能有效克服冯·诺依曼架构瓶颈，实现计算能效的数量级提升。

存算一体技术的技术底层特征包括：1）减少数据搬运（降低能耗至 1/10~1/100）；2）存储单元具备计算能力（等效于在面积不变的情况下规模化增加计算核心数，或者等效于提升工艺代）；3）单个存算单元替代“计算逻辑+寄存器” 更小更快。近存计算通过芯片封装和板卡组装等方式，将存储单元和计算单元集成，增加访存带宽、减少数据搬移，提升整体计算效率。近存计算仍是存算分离架构，本质上计算操作由位于存储外部、独立的计算单元完成其技术成熟度较高，主要包括存储上移、计算下移两种方式。近存计算已应用于人工智能、大数据、边缘计算等场景因其基本保持原有计算架构，产品化方案可较快投入使用。存储上移：采用先进封装技术将存储器向处理器（如 CPU、 GPU）靠近，增加计算和存储间的链路数量，提供更高访存带宽。典型的产品形态为高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM），将内存颗粒通过硅通孔（Through Silicon Via，TSV）多层堆叠实现存储容量提升，同时基于硅中介板的高速接口与计算单元互联提供高带宽存储服务。

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