In Memory Computing（存内计算、存算一体、内存内计算）.docx
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2023-07-29
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什么是 In Memory Computing（存内计算、存算一体、内存内计算）？
In-memory Computing 技术就是以 RAM 取代 hard disk ，将 data 与 CPU 之间的距离缩短，
在 RAM 内完成所有运算工作，此举可将速度提升 5,000 甚至 10,000 倍。
传统的运算方式，是从 hard disk （硬盘）取得资料，交到 RAM ，再传送到 CPU 计算，
然后再放回 dard disk ，但这样很花时间。所以要从 RAM （记忆体）入手，即是 In-memory
Computing 技术。
推进 In Memory Computing 的动力
深度神经网络的发展
深度神经网络计算量比较大，现有的冯诺伊曼计算机架构凸显瓶颈
人工智能希望能普及到移动端和嵌入式设备中
新的存储器
举例：ReRAM 使用电阻调制来实现数据存储，因此每一位的读出使用的是电流信号而非传
统的电荷信号。这样一来，由于电流做累加运算是非常自然而然的操作（把几路电流直接组
合在一起就实现了电流的加和，甚至无需额外电路），因此 ReRAM 非常适合内存内计算
注意区别 AI 芯片与存内计算
1 要注意现在研究比较火热的 AI 芯片与存内计算的区别，这不是一个概念，研究的出发点
也不一样。
产品类型
片外存储
片内存储
有哪些公司在做 In Memory Computing 的相关产品？
Mythic
做基于 Flash 存储器的 PCIe 加速卡
GridGain
参考链接：拆解 In-memory Computing 奥义
企业概括： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-
0P3SnCkK-1615597834083)(evernotecid://59201CC2-E917-4207-919C-
4CB775C185EC/appyinxiangcom/1589666/ENResource/p1136)]
产品特点：
GridGain 可以支持超过 1000 台电脑串联，在 hard disk 和 application 之间增加一个 acceleration
layer，RAM 负责计算、hard disk 负责存储
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折竹丶
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