存算一體
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
存算一體的實例教程
存算一體芯片可以根據不同的算法和模型進行靈活配置，從而實現更高效的計算和存儲。在這方面，鴻途H30芯片可以支持經典的基礎網絡Resnet50，包括BEV網絡模型以及廣泛應用于高階輔助駕駛領域的 Pointpillar網絡模型。
后摩智能創始人吳強也表示，從技術和產品需求匹配的角度來看，存算一體帶來的技術和產品的優勢，和智能駕駛的關鍵需求是天然吻合的。其原因主要有兩方面：一方面是算力功耗的需求；另一方面從終局的角度來看，智能駕駛的終局是要代替人，實現無人駕駛。所以智能駕駛芯片一定要無限接近人腦的效率。而存算一體技術正是一個比傳統架構更接近人腦的計算形式，它也能夠達到比傳統架構高許多的計算效率。
從1到100，存算一體技術將走向更多應用
對于市場空間如此大的智能駕駛，如果后摩智能的鴻途H30芯片能夠真正走量并釋放出其優勢。那么，這將不僅為國產智能駕駛領域的客戶們提供一個差異化的新選擇，也將為存算一體架構的芯片的大規模發展奠定良好的基礎。許多機構都預測2023年將是存算一體大規模商業落地的元年，伴隨著此次鴻途H30芯片的量產發布，存算一體技術的商業化元年也即將正式開啟。
作為一項通用技術，存算一體技術可以根據不同領域和應用場景進行優化和應用。智能駕駛只是存算一體技術應用的冰山一角，存算一體還有很大的應用可能性和商業價值的潛力深埋于底下。比如人形機器人，服務機器人，以及對算力和能效有更高要求的場景如ChatGPT、云端推理等等都將是存算一體技術能夠發揮所長的應用。
展開 基于 AI 的智能化生態系統，以“能量機動和信息互聯”為基礎，以“數據計算和模型算法”為核心，以“認知對抗”為中心，多域融合、跨域攻防，無人為主、集群對抗，虛擬與物理空間一體化交互的智能化作戰，已成為未來戰爭的主要形式。
人工智能提升作戰指揮體驗 作為人與無人系統之間的交互接口，指揮控制系統能夠實現控制指令與狀態反饋的傳遞。引入人工智能技術后，一方面指揮控制系統能夠通過自然語言、手勢、體勢等多模態人機交流方式獲取指揮官意圖并給出擬人化反饋，大大提升了指揮效率；另一方面，利用人工智能技術能夠彌補操作者在速度、注意力等方面的局限，加速“觀察—調整—決策—行動”環路速度，協助指揮官做出正確指令。人工智能技術使得人機協作下的指揮控制能夠適應未來戰場上日益增大的信息流通規模和速度，讓戰場指揮轉變為信息化的算法戰爭。
類腦芯片實現人工智能算法實體化 數據、算法和算力是人工智能發展的3駕馬車，大量傳感器的引入為無人系統帶來了海量的數據，人工智能技術提升了無人系統感知與行動能力，而類腦芯片作為終端實現人工智能算法的載體，已成為人工智能技術創新的重要基礎。無人系統的信息處理單元架構正按照大腦結構仿生學的指引，朝著“存算一體”類腦芯片的方向發展。而在“存算一體”類腦芯片底層，非易失性核心器件也正逐步替代易失性核心器件，以便于更好地執行復雜人工智能計算功能。
人工智能為無人系統賦能，未來在人工智能從感知智能向認知智能演進、人機協同混合智能提升無人系統自主性、機器學習微型化推動 AI 與無人系統加速融合方面具有更為廣闊的前景和更多的發展機遇。隨著科學研究的不斷深入，人工智能驅動的無人系統設備將大規模普及，并走進我們的生活。
王耀南，中國工程院院士，機器人與智能控制專家。湖南大學教授、機器人視覺感知與控制技術國家工程實驗室主任。
展開 朱樹磊認為，當下，行業AI智能需求快速增長的背景下，嵌入式算法產品架構設計和開發流程亟需變革，嵌入式平臺模型微服務能夠降低嵌入式開發的工程門檻，使算法人員有效參與到工程落地，提升算法效果、有效分配算力，高效滿足客戶的碎片化需求。與此同時，嵌入式AI算法模型微服務能促進端邊云一體化，使得模型一致、服務一致，從而使整個系統的可維護性更高、成本更低。
但是，相比于云原生微服務，嵌入式微服務在功耗、內存、算力等資源方面都受限，無法復用成熟的云原生生態，需要自己打造。
朱樹磊認為，打造模型、接口、代碼三大編譯器是嵌入式平臺模型微服務化的關鍵。為此，大華股份基于組件規劃、技術棧選擇、架構設計三大環節，打造模型編譯器DNNX、接口編譯器IDLC、通用交叉編譯器UCC三大編譯器，將代碼開發轉化為編譯器、中間件等核心標準件的開發，實現微服務。
此外，朱樹磊還提到，要因地制宜實踐嵌入式算法開發的DevOps流程，始終把性能作為嵌入式平臺模型服務化的核心關注點。
3、知存科技：行業面臨存儲墻瓶頸，存算一體是最高效AI計算
知存科技CEO王紹迪主要以《存算一體AI芯片：AIoT設備的算力新選擇》為題，解讀存算一體技術如何帶來更加高效的AI計算。
▲知存科技CEO王紹迪在發表演講
作為存算一體AI芯片賽道的領軍者，知存科技主要研發基于Flash的存算一體芯片。王紹迪談到，現在行業已經進入到了后摩爾時代，尤其當芯片進入到7nm和5nm階段后，研發進度放緩，芯片研發成本急劇增高，每一次迭代單個芯片成本增加1倍。
但碎片化的IoT市場對先進工藝芯片的需求并不強烈，反而更青睞于低成本、低功耗、易開發的芯片。
展開 利用該器件的模擬憶阻行為不僅能夠執行十進制四則算術運算，還可以完成基本的二元布爾邏輯操作，從而在單一聚合物憶阻器中實現多值信息存儲與處理功能的集成，為發展高性能、低功耗的存算一體器件與芯片提供了新的材料體系和理論基礎。
圖2.（a）PFTPA-Fc的結構式、（e）Electrostatic Potential分布、（c）不同阻態下的熒光圖譜、（d）十進制除法與（e）邏輯運算功能
來源：材料科學與工程
劉淼解釋道，對于存算一體化，有很多AI公司正在做。其目的是要讓功耗不要消耗在傳輸上。存算一體就是把存儲和運算要放在一起，但是，存儲和運算放在一起面積會很大，可以把它們堆疊上去。在中國就有這類客戶在跟Cadence合作。再例如，比特幣礦機跟AI芯片很類似的，Cadence也在幫一些客戶做3D堆疊，把存儲盡量放在上面，運算放在下面。
另外一類客戶是通訊客戶。通訊的熱點之一是帶寬要足夠，現在用得最多的是HBM，屬于2.5D。這方面有一個典型的對比，一家客戶以前是人工畫HBM和SoC繞線，大概1人要花2周時間；如果用Integrity 3D-IC自動幫他繞線，連起來只用了2分鐘！因為Integrity 3D-IC處理的都是百萬級的計算，處理線非常簡單，盡管人工看起來很多——有1000多條線，但是很快就完成了。所以技術的進步非常關鍵，彎道超車需要技術含量。
對比友商的優勢
劉淼稱，盡管有的友商的工具推得比Cadence早，但是不一定很成熟。而Cadence有平臺和計算方面的優勢。
① Cadence具有光、電、磁、力、熱的分析工具，而友商沒有這么全面，所以要和第三方合作。Cadence自己有數字部門和模擬部門，過去部門之間的整合花了很長時間，所以可能友商與不同公司的整合也會面臨困難。
②Cadence Integrity 3D-IC的覆蓋面更廣。某友商當時重點做的一個技術是HBM，然而HBM技術含量相對較小，因為HBM是標準化的，SoC是非標準的；Cadence Integrity 3D-IC兼顧到了二者。
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智能駕駛只是存算一體技術應用的冰山一角，存算一體還有很大的應用可能性和商業價值的潛力深埋于底下。比如人形機器人，服務機器人，以及對算力和能效有更高要求的場景如ChatGPT、云端推理等等都將是存算一體技術能夠發揮所長的應用。
當然，存算一體技術的更大商用化還需要產業界上下游的共同努力，讓存算一體技術的規模化應用從1走向100。
作者：陳巍 博士存算一體/GPU架構和AI專家，高級職稱。中關村云計算產業聯盟，中國光學工程學會專家，國際計算機學會（ACM）會員，中國計算機學會（CCF）專業會員。
3.類腦模式：利用包括存儲器在內的各種集成電路和 3D 封裝模擬神經元特性，摸索存算一體等計算，因其并行性、低功耗的特點，已經在人工智能領域引起了廣泛注意，并已獲得某些工業應用。
圖6（b）為日本索尼2021年報道的CMOS接觸式圖像傳感器（Contact Image Sensor, CIS）芯片，該芯片通過硅通孔（Through Silicon Via, TSV）技術和鍵合技術，將CIS傳感晶圓、存儲晶圓、邏輯晶圓沿垂直方向堆疊，在提升芯片密度和性能的同時，實現感存算一體化。
劉淼解釋道，對于存算一體化，有很多AI公司正在做。其目的是要讓功耗不要消耗在傳輸上。存算一體就是把存儲和運算要放在一起，但是，存儲和運算放在一起面積會很大，可以把它們堆疊上去。在中國就有這類客戶在跟Cadence合作。再例如，比特幣礦機跟AI芯片很類似的，Cadence也在幫一些客戶做3D堆疊，把存儲盡量放在上面，運算放在下面。
另外一類客戶是通訊客戶。
無人系統的信息處理單元架構正按照大腦結構仿生學的指引，朝著“存算一體”類腦芯片的方向發展。而在“存算一體”類腦芯片底層，非易失性核心器件也正逐步替代易失性核心器件，以便于更好地執行復雜人工智能計算功能。
人工智能為無人系統賦能，未來在人工智能從感知智能向認知智能演進、人機協同混合智能提升無人系統自主性、機器學習微型化推動 AI 與無人系統加速融合方面具有更為廣闊的前景和更多的發展機遇。
3、知存科技：行業面臨存儲墻瓶頸，存算一體是最高效AI計算
知存科技CEO王紹迪主要以《存算一體AI芯片：AIoT設備的算力新選擇》為題，解讀存算一體技術如何帶來更加高效的AI計算。
▲知存科技CEO王紹迪在發表演講
作為存算一體AI芯片賽道的領軍者，知存科技主要研發基于Flash的存算一體芯片。
利用該器件的模擬憶阻行為不僅能夠執行十進制四則算術運算，還可以完成基本的二元布爾邏輯操作，從而在單一聚合物憶阻器中實現多值信息存儲與處理功能的集成，為發展高性能、低功耗的存算一體器件與芯片提供了新的材料體系和理論基礎。
圖2.
