【存算一体AI芯片的架构创新与技术挑战】
存算一体AI芯片是一种旨在解决传统冯·诺依曼架构中计算和存储分离导致的性能瓶颈，尤其是数据搬运带来的能耗和延迟问题的新型芯片设计。在边缘计算领域，由于其对低延迟、高能效和紧凑尺寸的需求，存算一体芯片显得尤为重要。根据描述，边缘市场的增长迅速，预计到2025年将达到20至30亿美元的规模，而其中边缘AI设备的配备率也在逐年提升。
传统的AI芯片架构主要由训练芯片和推理芯片组成，通常依赖于云端进行大规模数据处理和模型训练，而边缘设备则负责运行经过训练的模型进行实时推理。然而，随着AI应用的普及，数据量的急剧增加暴露了"存储墙"和"计算墙"的瓶颈。在边缘AI运算中，数据搬运占据了大部分能耗，而半导体工艺的进步并未显著降低这一开销。
为了解决这些问题，研究者提出了多种策略，包括采用高带宽的数据通信技术如高速SerDes和光互连，以及2.5D/3D堆叠技术来增加缓存级数和片上内存密度。此外，高带宽内存（HBM）通过三维内存芯片堆叠技术，可以提供高达960GB/s的数据传输速度。同时，3D-NAND "Xtacking"架构允许更高的I/O速度，进一步优化存储性能。
存算一体架构的主要目标是消除存储IO瓶颈，提高运算效率，并减少昂贵的片外存储器使用，从而降低成本。这种架构有两种主要类型：基于数字信号和存储的存算一体，以及数模混合的存算一体。历史上，从1999年的UlUC FlexRAM到2014年的Utah Near-data Processing（NDP），存算一体的概念一直在发展，但受限于工艺兼容性和应用适配问题，未能广泛应用。
近年来，随着深度学习的快速发展，存算一体芯片迎来了新的机遇。深度学习的高存储需求、并行运算特性以及巨大的市场潜力，推动了存算一体商业化进程。其中，非易失性存储如浮栅技术（Floating Gate）、NAND Flash、DRAM、SRAM/MRAM、PCM/RRAM等被用于实现存算一体，以支持大规模并行模拟运算。
当前，GPU已经采用了HBM技术来提高带宽，如配备16GB HBM的GPU可以达到900GB/s的传输速率和低至64pJ/byte的能效。而CIM（计算存储一体化）技术，如300MB容量、4500 GOPS的性能，展现了存算一体在边缘计算中的巨大潜力。
存算一体AI芯片的架构创新在于通过集成存储和计算功能，减少数据搬运，提高运算效率，降低成本，并适应边缘计算的特定需求。随着技术的发展和市场需求的推动，存算一体芯片将在未来的AI领域扮演越来越重要的角色。
