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密度来实现高内存带宽以及较低的访问开销。近存计算主要通过
2.5d、3d
堆叠来实现,广泛应用在各类
cpu
和
gpu
上;近期投资热度较高的是存内计算,通过传统的存储介质如dram、sram、nor
flash、nandflash
来实现。计算操作由位于存储芯片
区域内部的独立计算单元完成,更适用于算法固定的场景;技术尚处于探索期的是基于非易失性存储器技术做的新型存储原件,比如通过忆阻器
reram
电阻调制来实现数据存储。其他如相变存储器(pcm)、自旋磁存储器
(mram)
等,也作为存算一体新的技术路径。存算一体的计算方式分为数字计算和模拟计算。数字计算主要以sram
作为存储器件,具有高性能、高精度的优势,更适合大算力高能效场景。模拟计算通常使用
flash、reram
等非易失性介质作为存储器件,
存储密度大,并行度高,更适合算力,
计算精度要求不高的场景。
目前,存算一体已经在产业细分领域掀起了创业浪潮,并受到投资界和产业界的关注和投入。存算一体在技术上向着高精度、高算力和高能效的方向发展。在资本和产业双轮驱动下,基于
sram、nor
flash
等成熟存储器的存内计算将在垂直领域迎来规模化商用,算力、低功耗场景有望优先迎来产品和生态的升级迭代,大算力通用计算场景或将进入技术产品化初期。基于非易失性、新型存储元件的存算一体依赖于工艺、良率的提升,
走向成熟预计需要
5-10
年。
注:(免责申明)本文仅为个人笔记,内含个股仅仅是作为分析参考,不能作为投资决策的依据,不构成任何建议,据此入市风险自担。股市有风险,投资需谨慎!
知音难觅,也是人生常态,一曲众寡,尽管少有人懂,但是我自有我的风采
见者点赞,腰缠万贯!股运长虹,感谢诸君关注.点赞.评论.转发!
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