存算一体 内核架构创新，打破算力能效极限——数据处理与存储支持服务深度研报

引言：算力时代的核心挑战

随着人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展，全球数据量呈指数级增长，对计算能力的需求达到了前所未有的高度。传统的冯·诺依曼架构中，计算单元与存储单元分离，数据需要在两者之间频繁搬运。这一过程产生了巨大的功耗和延迟，形成了所谓的“内存墙”与“功耗墙”，严重制约了算力提升与能效优化。在此背景下，存算一体（Computing-in-Memory, CIM） 作为一项颠覆性的内核架构创新，正成为突破现有算力能效极限的关键路径。本报告将深入探讨存算一体的技术原理、架构创新、对数据处理与存储支持服务的变革性影响，并展望其未来发展。

一、存算一体：架构创新的核心内涵

存算一体，顾名思义，是将计算功能直接嵌入到存储单元或存储阵列中，实现数据在存储原位进行处理，从而极大减少甚至消除数据搬运。其核心思想是打破“存储-计算-存储”的传统工作流，从根本上解决数据搬运带来的能耗与延迟问题。

技术实现路径主要分为两类：
1. 基于易失性存储器的存算一体：主要利用SRAM或DRAM单元，在内存阵列中实现逻辑运算或模拟计算，尤其适合高带宽、低延迟的推理场景。
2. 基于非易失性存储器的存算一体：利用RRAM（阻变存储器）、PCM（相变存储器）、MRAM（磁阻存储器）等新型存储器件的模拟特性，直接执行矩阵-向量乘法等计算，天然适合神经网络计算，能效潜力巨大。

这种架构创新的本质是将“计算”作为一种属性赋予“存储”，实现了从“存储数据”到“存储并处理数据”的范式转移。

二、打破算力能效极限：性能跃升的底层逻辑

存算一体架构带来的性能提升是数量级的，主要体现在以下几个方面：

1. 能效比的革命性提升：研究表明，在传统架构中，数据搬运的能耗可能占总能耗的60%-90%。存算一体通过原位计算，将数据搬运距离降至近乎为零，能使整体能效提升10倍乃至100倍以上，这对于能耗敏感的边缘计算和大型数据中心至关重要。

1. 算力密度的显著增加：通过在存储单元内并行执行大量计算操作（尤其是模拟乘累加运算），存算一体芯片能够实现极高的算力密度，在单位面积或单位功耗下提供更强的计算能力，有效缓解了芯片面积和功耗的增长压力。

1. 延迟的大幅降低：消除了与外部计算核心通信的延迟，数据读取即计算，特别适合对实时性要求极高的应用，如自动驾驶感知、工业实时控制等。

这一突破使得在终端设备上进行复杂AI推理、在数据中心以更低成本运行大规模模型成为可能，直接拓展了算力的可行边界。

三、对数据处理与存储支持服务的重塑

存算一体不仅是一项芯片级技术，更将深刻改变整个数据处理与存储支持服务的产业链和价值链。

1. 数据处理模式的演进：
- 近数据计算成为主流：数据处理从“数据迁就计算”转向“计算迁就数据”。大部分预处理、筛选、特征提取等操作可在存储层直接完成，仅需将最有价值的结果传输至CPU，极大减轻了核心计算带宽压力。

• 分层智能处理：系统可依据数据的热度与价值，在存储介质的不同层级（如非易失内存、高速闪存、硬盘）部署不同复杂度的存算一体单元，实现智能化的分层数据处理。

2. 存储支持服务的变革：
- 从被动存储到主动服务：存储系统不再仅仅是数据的“仓库”，而是具备内禀计算能力的“服务节点”。存储服务将提供内置的数据分析、加密、压缩、检索等功能。

• 数据库与大数据分析加速：关系型数据库的JOIN、聚合等操作，以及大数据分析中的过滤、映射等步骤，可直接下推至存算一体存储硬件执行，实现数量级的加速。

• 存储系统架构重构：存储控制器和接口协议需要重新设计，以支持计算指令下发和计算结果回传，促进存储与计算资源的更精细化管理与调度。

3. 催生新的服务模式与业态：
- 高能效AI即服务（AIaaS）：云服务商可部署存算一体服务器，提供能效比极高的专用模型推理服务，降低运营成本和碳排放。

• 边缘智能服务升级：在边缘服务器、网关乃至终端设备中，存算一体芯片能支持更复杂的本地实时分析，增强边缘服务的自主性与可靠性。

• 存储即计算平台：可能出现新型的“存储-计算融合”硬件产品及对应的软件栈，为行业用户提供开箱即用的融合数据解决方案。

四、挑战与未来展望

尽管前景广阔，存算一体迈向大规模商业化仍面临挑战：

• 工艺与设计复杂度：模拟计算精度、器件一致性、制造工艺成熟度有待提升。
• 编程模型与生态：需要开发全新的编程范式、编译器、工具链和系统软件，以降低开发门槛。
• 应用场景的针对性：目前最适合的是以计算密集型、数据访问规则性强的AI推理为主，需逐步拓展至更广泛的通用计算领域。

存算一体将与先进封装（如Chiplet）、光计算、量子计算等技术协同发展。其演进路径可能从专用加速器（针对AI、数据库）逐渐走向通用化融合，最终成为未来计算基础设施的基石架构之一。对于数据处理与存储服务产业而言，提前布局存算一体相关技术栈、算法适配和新型服务模式，将是构建下一代核心竞争力、抢占算力经济制高点的关键所在。

结论

存算一体内核架构创新，通过将计算融入存储，直击传统架构的能效瓶颈，为突破算力极限提供了物理可行的解决方案。它不仅是芯片技术的飞跃，更将驱动从硬件到软件、从基础设施到服务模式的全面重构。随着技术成熟与生态完善，存算一体有望引领我们进入一个计算无处不在、能效极高、响应极速的新时代，为全球数字经济注入强劲动力。数据处理与存储服务提供商应积极拥抱这一变革，投身于构建以数据为中心、计算与存储深度融合的新一代信息技术体系。