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在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)中，處理與存儲(chǔ)單元是分離的。由于存算分離，AI計(jì)算的數(shù)據(jù)搬運(yùn)量非常大，會(huì)導(dǎo)致功耗大大增加，也就是存儲(chǔ)墻。

近年來(lái)，隨著芯片工藝制造的進(jìn)步，工藝制程逐漸接近物理極限，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得計(jì)算量和參數(shù)量呈指數(shù)上升。具有高密度，非易失，易加工等優(yōu)點(diǎn)的阻變存儲(chǔ)器(RRAM)，被認(rèn)為是最具代表性的新型存儲(chǔ)器之一，是低功耗，低成本、高算力兼?zhèn)涞睦硐脒x擇。

近幾年，隨著傳統(tǒng)馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的瓶頸逐漸顯現(xiàn)，越來(lái)越多企業(yè)投身于存算一體芯片研發(fā)的浪潮中，試圖打破“存算墻”、“能耗墻”和“編譯墻”對(duì)AI應(yīng)用進(jìn)一步發(fā)展帶來(lái)的掣肘，在 “超摩爾時(shí)代”走出新的道路。盡管有著相似的目標(biāo)，但各企業(yè)采取的技術(shù)路線(xiàn)卻不盡相同。

知存科技的該項(xiàng)專(zhuān)利是關(guān)于數(shù)?；旌洗嫠阋惑w芯片技術(shù)，除能有效降低設(shè)計(jì)復(fù)雜度和制造成本外，還特別適用于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算。

借著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的東風(fēng)，PIM一下子流行起來(lái)。其實(shí)，PIM并不是一個(gè)新概念， 每一個(gè)很靠譜的PIM的綜述文章都會(huì)講那個(gè)開(kāi)始-The Berkeley IRAM Project。