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存內(nèi)計算

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存內(nèi)計算，顧名思義就是把計算單元嵌入到內(nèi)存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分，計算機實施運算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器，再按順序從主存儲器中取出指令。

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存內(nèi)計算簡介

　　存內(nèi)計算是一個由來已久的概念，其主要目的是為了解決內(nèi)存墻問題。

　　存內(nèi)計算，顧名思義就是把計算單元嵌入到內(nèi)存當中。通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分，計算機實施運算需要先把數(shù)據(jù)存入主存儲器，再按順序從主存儲器中取出指令，一條一條的執(zhí)行，數(shù)據(jù)需要在處理器與存儲器之間進行頻繁遷移，如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能，就會導(dǎo)致計算能力受到限制，即“內(nèi)存墻”出現(xiàn)，例如，CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns，但內(nèi)存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns，嚴重影響了CPU的運行處理速度。

　　在過去幾十年中，處理器的運行速度隨著摩爾定律高速提升，然而計算機中的主存儲器DRAM是基于電容充放電實現(xiàn)的高密度存儲方案，其性能（速度）取決于電容充放電速度以及DRAM與處理器之間的接口帶寬，總體來看其性能提升速度遠遠慢于處理器速度，目前DRAM的性能已經(jīng)成為了整體計算機性能的一個重要瓶頸，即所謂阻礙性能提升的“內(nèi)存墻”。

　　除了性能之外，內(nèi)存對于能效比的限制也成了傳統(tǒng)馮諾伊曼體系計算機的一個瓶頸，尤其是對于人工智能（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）應(yīng)用來說。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點就是計算量大，而且計算過程中涉及到的數(shù)據(jù)量也很大，使用傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)會頻繁讀寫內(nèi)存。目前的DRAM一次讀寫32bit數(shù)據(jù)消耗的能量比起32bit數(shù)據(jù)計算消耗的能量要大兩到三個數(shù)量級，因此成為了總體計算設(shè)備中的能效比瓶頸。

　　存內(nèi)計算就是為了解決內(nèi)存墻問題而提出的方案。如前所述，馮諾依曼架構(gòu)的計算機系統(tǒng)把存儲器和處理器分割成了兩個部分，而處理器頻繁訪問存儲器的開銷就形成了內(nèi)存墻。存內(nèi)計算的基本思路就是把計算和存儲合二為一，從而實現(xiàn)減少處理器訪問存儲器的頻率（因為計算已經(jīng)在存儲器內(nèi)完成了大部分）。嚴格來說，存內(nèi)計算還可以分為兩種思路。第一種思路主要偏向于電路革新，其方法是通過電路革新讓存儲器本身就具有計算能力，例如在存儲器數(shù)據(jù)讀出的decoder等地方做改動來實現(xiàn)計算等。

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