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前沿 II · 新型存储与存内计算

层次:硕博研究方向 | 核对于 2026-07证据地位:新型存储器件物理【实】;存内计算的实用化程度【争】——这是本页需要谨慎的地方。 第十页留下了存储墙:搬运数据比计算本身贵得多。本页讲两条应对路线——用新的存储器件填补层次断档,以及更激进的存内计算:直接在存储阵列里做运算,从根上消除搬运。

一、为什么需要新型存储

现有三种主流存储各有死角(第十页):

DRAM 与 NAND 之间有一个巨大的性能鸿沟(延迟差约两三个数量级)。理想的新型存储应当:非易失、可按位改写、接近 DRAM 的速度、优于 NAND 的寿命、且能与 CMOS 后道工艺集成。几十年来无数候选者冲击这个位置,至今没有全面成功者。

二、几类主要候选

类型 原理 优势 现实困难
MRAM(磁阻) 磁隧道结的磁化方向改变电阻;STT/SOT 写入 快、寿命近乎无限、耐辐射 密度有限、写电流大
RRAM/ReRAM(阻变) 金属氧化物中形成/断开导电细丝 结构简单、可 3D 堆叠 一致性差、器件间与循环间涨落大
PCM(相变) 硫系材料在晶态/非晶态间切换 多级存储、密度好 写功耗高、电阻漂移
FeRAM/FeFET(铁电) 铁电极化方向 低功耗写 材料集成难、保持性

已落地的部分【实】:嵌入式 MRAM 已在成熟节点量产,作为微控制器中嵌入式闪存的替代(先进节点难以集成传统浮栅闪存)。PCM 曾以独立产品形态商用。这些是真实的商业产物,不是实验室演示。

未落地的部分没有一种成为"通用 DRAM 替代品"。原因通常不是原理不成立,而是一致性、良率、成本、以及与已高度优化的 DRAM/NAND 竞争——后两者经过数十年迭代,成本曲线极其陡峭。"新技术必须在成本上打败一个已经优化了四十年的对手",这是新型存储反复受挫的根本原因。

三、存内计算:把运算搬进阵列

动机(承第十页):从 DRAM 取一个数的能量,可比一次乘加高两个数量级以上。既然如此——为什么不在数据所在的地方计算?

模拟式存内计算的核心思想极其漂亮:把矩阵-向量乘法直接映射到交叉阵列的物理定律上。

\[I_i = \sum_j G_{ij} V_j\]

一次矩阵-向量乘法在一个时钟内、由物理定律直接完成,无需逐个取数与累加。理论能效提升可达数个数量级——对以矩阵乘法为主的神经网络推理,这是极具吸引力的(🔗 AI 站)。

四、为什么它还没有普及【争】

本页最需要诚实的部分。存内计算的论文极多,产品极少,原因是一串工程现实:

① 模拟精度受限:器件电导有器件间失配、循环间涨落、随时间漂移、温度依赖。实际可靠位数通常只有 4–8 位量级,且需要复杂校准。这与第八页 Pelgrom 定律是同一个问题的再现:模拟精度昂贵。

② 外围电路吃掉收益:阵列本身省电,但需要 DAC 把输入变成电压、ADC 把电流读回数字ADC 的功耗与面积常常主导整个宏单元(承第九页:ADC 不便宜)。很多"能效提升 1000 倍"的宣称,只算了阵列不算外围。

③ 权重更新昂贵:写入阻变器件比读取慢且耗能得多,训练比推理困难得多

④ 映射与利用率:真实网络的层大小与阵列不匹配、稀疏性、非矩阵运算(激活、归一化)仍需数字单元——端到端加速比远低于单算子的理论值

⑤ 与强对手竞争:数字加速器同样在快速进步(更低精度量化、更好的数据流),存内计算必须打败一个移动的靶子

判读一篇存内计算论文的清单(本页最实用的产出):

  1. 报告的能效包不包括 ADC/DAC 与外围
  2. 单个宏单元的峰值,还是端到端系统?
  3. 精度损失在真实任务上是多少?
  4. 是仿真、流片验证,还是可量产
  5. 与同期数字加速器的公平对比如何?

当前较可信的定位数字式近存计算(把计算单元放到存储旁边,仍用数字电路)已有真实产品与明确收益;模拟式存内计算在特定低精度、边缘推理场景有前景,但通用化仍未实现

五、更现实的路线:把存储搬近

工业界当前的主力方案不是"存内",而是"近存"——沿着第十五页的封装路线:

一个诚实的对照HBM 是工程上的胜利(渐进、可制造、立刻可用),存内计算是研究上的美(原理优雅、潜力大、但难量产)。 半导体史上,前者往往先赢——这与第五页 TFET/NC-FET 的处境是同一个模式。

六、要点


下一页:既然通用处理器受限于功耗,行业转向专用加速器。它们凭什么快一到两个数量级?这一页把"专用化的收益从哪来"拆开算。