目前，存內(nèi)計(jì)算的主流技術(shù)路線分為3種，分別是Flash、靜態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器(SRAM)和阻變式存儲(chǔ)器(RRAM)。
 
選擇SRAM，有著多方面的考量，包括SRAM對高端制程工藝有著比較好的兼容性，產(chǎn)品可靠性更高。同時(shí)，在下游的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，公司可以更容易獲得流片的渠道、代工廠相關(guān)制程工藝的提供和穩(wěn)定性也有保障。
 
從應(yīng)用層來看，考慮到在實(shí)際處理比較復(fù)雜的AI模型過程中，并不可能將全部模型一次性放入內(nèi)存中，反而是以“層”為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。這樣，作為易失性存儲(chǔ)器的SRAM由于沒有擦寫次數(shù)上限，避開了一些非易失性存儲(chǔ)器面臨的內(nèi)存管理等難題。
 
但并不否認(rèn)Flash和RRAM也有各自的優(yōu)勢，例如它們的存儲(chǔ)密度相對SRAM會(huì)更高，在學(xué)術(shù)界，曾有人提出RRAM一個(gè)存儲(chǔ)單元就相當(dāng)于普通內(nèi)存11比特的存儲(chǔ)量，非常有吸引力；兩者都屬于非易失性存儲(chǔ)器，即使遭遇斷電，數(shù)據(jù)也不會(huì)遺失，相關(guān)的工藝和功耗表現(xiàn)也都十分出色。
 
行業(yè)內(nèi)近期的確出現(xiàn)了不少致力于存算一體化的公司，但各家的目標(biāo)市場、底層技術(shù)路線、實(shí)現(xiàn)存算一體的路徑都不相同。事實(shí)上，目前還沒有看到任何一家的技術(shù)方案是完全一樣的，這是一個(gè)排列組合、百花齊放的過程。
 
曾有行業(yè)人士進(jìn)行過預(yù)估，存內(nèi)計(jì)算大概會(huì)比現(xiàn)有芯片的理論極限再高出1000倍。這意味著存內(nèi)計(jì)算未來可能還有幾百、幾千倍的發(fā)展空間，各家公司從現(xiàn)有端側(cè)產(chǎn)品線向更高算力邁進(jìn)的趨勢也應(yīng)該會(huì)逐漸明朗起來。
 
AI只是陣列式運(yùn)算加速的一部分，當(dāng)一個(gè)小的存算內(nèi)核足夠穩(wěn)定，設(shè)計(jì)足夠優(yōu)秀的時(shí)候，我們可以通過堆疊的方式向大算力應(yīng)用領(lǐng)域邁進(jìn)。從底層器件角度分析，新興存儲(chǔ)器在過去幾年內(nèi)發(fā)展非?？欤悸?、誤比特率(Bit Error Rate)提升幅度極大，像憶阻器這樣的技術(shù)有望在未來幾年內(nèi)成熟起來，帶動(dòng)“混合計(jì)算”模式成為主流。
 
之所以會(huì)出現(xiàn)“混合計(jì)算”模式，是因?yàn)楝F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)體系正呈現(xiàn)出類似金字塔式的分級架構(gòu)，如果存算也參與了整個(gè)數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理，那么存儲(chǔ)器也會(huì)有相應(yīng)的層次結(jié)構(gòu)(Memory Hierarchy)，例如基于RRAM去完成數(shù)據(jù)量較大的計(jì)算，而SRAM更適合那些追求速度或是精度的計(jì)算。以AI模型為例，內(nèi)部不同的計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型運(yùn)算，就應(yīng)該尋找不同存儲(chǔ)介質(zhì)去完成各自所擅長的工作。


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