两会专稿
全国人大代表、江汽集团高级工程师周福庚
如何破解新能源汽车产业发展中难题
本报记者 张晓梅 / 吴明 张骅
3月5日，正在参加全国两会的全国人大代表、江汽集团高级工程师周福庚正在整理将要提交的大会的四条建议。据他透露，这四条建议全部是关于新能源汽车产业发展方面的问题，这也是他多年关注的核心问题。
一些新形势、新问题亟待解决
“发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路，是应对气候变化、推动绿色发展的战略举措。”周福庚说，自2009年“十城千辆”试点以来，我国新能源汽车产业发展取得了巨大成就，成为世界汽车产业发展转型的重要力量之一。2021年，中国新能源汽车产销量双双突破350万辆，成为全国汽车行业发展最大的亮点。但因原材料价格上涨、芯片短缺、政策调整等因素影响，对国内新能源汽车产销存在一定的波动，出现了一些新形势、新问题亟待解决。
首先是政策需要调整。今年以来，新能源汽车综合成本不断上涨，新能源汽车专属保险于去年底上线以来，不少品牌热门车型保费上涨数千元，直接推高了车辆使用成本。同时，财政部、工信部、科技部、国家发改委近日联合发布的《关于2022年新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》明确，2022年新能源汽车补贴标准在2021年基础上退坡30%，新能源汽车主力车型纯电动乘用车补贴较2021年退坡约0.39-0.54万元。且2022年将是补贴实行的最后一年，2022年底0.91-1.26万元补贴全部退出。
其次是原材料短缺、涨价。根据中国汽车动力电池产业创新联盟的统计，与去年初相比，主流三元锂电池正极材料平均价格上涨108.9%，磷酸铁锂电池正极材料平均上涨182.5%，三元锂电池电解液平均价格上涨146.2%，磷酸铁锂电池电解液平均上涨190.2%。从世界范围内看，新能源汽车处于高速发展期，原材料生产能力建设速度跟不上新能源汽车发展速度，供需错配的状况在一段时间内难以完全改变。
再者是新能源整车涨价空间极小。新能源汽车还处于市场大发展的初期，全产业链都处于成长期，消纳成本上涨的空间都不大。新能源整车生产企业大部分还没有盈利，处于仅有边际贡献的阶段。中国新能源市场前期是由财政补贴培育而成，市场不接受新能源汽车价格明显高于同等级传统汽车，因此，新能源整车涨价空间极小。如果涨价幅度超过新能源整车企业可承受的程度，极有可能出现两年前新能源汽车产销量下降的局面，颠覆我国新能源汽车高速发展的大好形势。
同时，国外新能源汽车政策持续加码。德国将新能源汽车补贴政策延长至2025年，补贴额度由4000欧元提高至6000欧元。2021年9月，美国众议院民主党议员提出一项电动汽车税收抵免提案，提议在未来10年支出156亿美元，为每一辆在美国销售的电动汽车提供最高12,500美元的税收抵免。俄罗斯发布的《电动汽车生产和采用发展规划》，将斥资7770亿卢布（约105亿美元）发展电动汽车行业。
还有就是双积分交易价格跳水。双积分政策接力补贴退坡，成为助推中国汽车产业向全面电动化转型的关键政策之一。2021年中国新能源汽车产销量出现了强力增长，加之配备制动能力回收和高效空调两项循环外技术车型的积分核算优惠政策，2021年积分市场将出现供严重大于求的状况，估计供需比或将达到2.8：1以上，迫使积分交易价格大幅跳水，预计2022年交易年度新能源积分市场的平均价格会低于2000元/分，低于2021年度交易积分价格。
不同阶段，各类政策需重组优化
为了支持新能源汽车产业的发展，国家出台了一系列政策：购车补贴政策、购置税减免政策、双积分政策、公共领域推广政策、促进汽车消费、降低使用成本等，这是政策的陆续登台和谢幕，对新能源汽车发展影响较大。
周福庚认为，随着产业发展进行到不同阶段，对各类政策不断组合优化，对于不断增强新能源汽车产业发展动能，推动产业高质量发展，具有重要的现实意义，主要体现在以下方面：
一是有利于低碳环保。低碳、节能、环保，是新能源汽车的重要特征，鼓励更多使用新能源汽车将对改善能源结构，降低汽车尾气污染排放，达成双碳目标起到积极作用。
二是有利于巩固发展成果。当前，行业基本实现了由政策驱动向市场驱动转化，《双积分办法》作为接力补贴的最重要政策，稳定积分交易价格，能够稳定企业积分收益预期，有效帮扶企业化解成本上涨等不利因素，巩固新能源汽车产业发展成果。
三是减少消费者价格敏感度。由于新能源汽车虽然首次购买成本偏高，但通过购置税减免、使用环节优惠，可以让新能源汽车全生命周期的使用成本与燃油车进行抵偿，从而大大促进消费者积极购买。
建议再次延长新能源汽车免征购置税政策
对于增加新能源汽车产业发展动能问题，周福庚代表提出了三点建议：
一是建立积分市场供需调节及稳价机制。为了避免积分市场的价格大起大落，给中国汽车行业提供一个稳定的政策预期，建议在总结《双积分办法》出台后的几年交易和积分合规实践的经验教训基础上，优化双积分管理政策框架，建立积分市场供需调节及稳价机制，未来有序地与碳管理政策框架及碳市场配额交易等衔接。
二是再次延长新能源汽车免征购置税政策。免征购置税政策延续有助于缓解2022年补贴政策退坡后新能源汽车的购置成本上涨幅度，免征购置税政策的延续作为新能源汽车补贴退坡后的一大利好，将继续发挥促进新能源汽车消费、巩固新能源汽车发展成果的作用。
三是使用环节给予新能源汽车更多优惠。使用环节的优惠政策更有利于提升新能源汽车销量，建议在电费优惠、停车优惠、破除二手车流通障碍、降低保费等方面出台支持政策，使产业支持政策由购车前向购车后的使用环节转移。同时，逐步取消各地新能源车辆购买限制，推动落实免限行、路权等支持政策，探索设立新能源汽车消费比例，对刺激新能源汽车消费作出贡献。
全国人大代表、江汽集团高级工程师周福庚
如何破解新能源汽车产业发展中难题
本报记者 张晓梅 / 吴明 张骅
3月5日，正在参加全国两会的全国人大代表、江汽集团高级工程师周福庚正在整理将要提交的大会的四条建议。据他透露，这四条建议全部是关于新能源汽车产业发展方面的问题，这也是他多年关注的核心问题。
一些新形势、新问题亟待解决
“发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路，是应对气候变化、推动绿色发展的战略举措。”周福庚说，自2009年“十城千辆”试点以来，我国新能源汽车产业发展取得了巨大成就，成为世界汽车产业发展转型的重要力量之一。2021年，中国新能源汽车产销量双双突破350万辆，成为全国汽车行业发展最大的亮点。但因原材料价格上涨、芯片短缺、政策调整等因素影响，对国内新能源汽车产销存在一定的波动，出现了一些新形势、新问题亟待解决。
首先是政策需要调整。今年以来，新能源汽车综合成本不断上涨，新能源汽车专属保险于去年底上线以来，不少品牌热门车型保费上涨数千元，直接推高了车辆使用成本。同时，财政部、工信部、科技部、国家发改委近日联合发布的《关于2022年新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》明确，2022年新能源汽车补贴标准在2021年基础上退坡30%，新能源汽车主力车型纯电动乘用车补贴较2021年退坡约0.39-0.54万元。且2022年将是补贴实行的最后一年，2022年底0.91-1.26万元补贴全部退出。
其次是原材料短缺、涨价。根据中国汽车动力电池产业创新联盟的统计，与去年初相比，主流三元锂电池正极材料平均价格上涨108.9%，磷酸铁锂电池正极材料平均上涨182.5%，三元锂电池电解液平均价格上涨146.2%，磷酸铁锂电池电解液平均上涨190.2%。从世界范围内看，新能源汽车处于高速发展期，原材料生产能力建设速度跟不上新能源汽车发展速度，供需错配的状况在一段时间内难以完全改变。
再者是新能源整车涨价空间极小。新能源汽车还处于市场大发展的初期，全产业链都处于成长期，消纳成本上涨的空间都不大。新能源整车生产企业大部分还没有盈利，处于仅有边际贡献的阶段。中国新能源市场前期是由财政补贴培育而成，市场不接受新能源汽车价格明显高于同等级传统汽车，因此，新能源整车涨价空间极小。如果涨价幅度超过新能源整车企业可承受的程度，极有可能出现两年前新能源汽车产销量下降的局面，颠覆我国新能源汽车高速发展的大好形势。
同时，国外新能源汽车政策持续加码。德国将新能源汽车补贴政策延长至2025年，补贴额度由4000欧元提高至6000欧元。2021年9月，美国众议院民主党议员提出一项电动汽车税收抵免提案，提议在未来10年支出156亿美元，为每一辆在美国销售的电动汽车提供最高12,500美元的税收抵免。俄罗斯发布的《电动汽车生产和采用发展规划》，将斥资7770亿卢布（约105亿美元）发展电动汽车行业。
还有就是双积分交易价格跳水。双积分政策接力补贴退坡，成为助推中国汽车产业向全面电动化转型的关键政策之一。2021年中国新能源汽车产销量出现了强力增长，加之配备制动能力回收和高效空调两项循环外技术车型的积分核算优惠政策，2021年积分市场将出现供严重大于求的状况，估计供需比或将达到2.8：1以上，迫使积分交易价格大幅跳水，预计2022年交易年度新能源积分市场的平均价格会低于2000元/分，低于2021年度交易积分价格。
不同阶段，各类政策需重组优化
为了支持新能源汽车产业的发展，国家出台了一系列政策：购车补贴政策、购置税减免政策、双积分政策、公共领域推广政策、促进汽车消费、降低使用成本等，这是政策的陆续登台和谢幕，对新能源汽车发展影响较大。
周福庚认为，随着产业发展进行到不同阶段，对各类政策不断组合优化，对于不断增强新能源汽车产业发展动能，推动产业高质量发展，具有重要的现实意义，主要体现在以下方面：
一是有利于低碳环保。低碳、节能、环保，是新能源汽车的重要特征，鼓励更多使用新能源汽车将对改善能源结构，降低汽车尾气污染排放，达成双碳目标起到积极作用。
二是有利于巩固发展成果。当前，行业基本实现了由政策驱动向市场驱动转化，《双积分办法》作为接力补贴的最重要政策，稳定积分交易价格，能够稳定企业积分收益预期，有效帮扶企业化解成本上涨等不利因素，巩固新能源汽车产业发展成果。
三是减少消费者价格敏感度。由于新能源汽车虽然首次购买成本偏高，但通过购置税减免、使用环节优惠，可以让新能源汽车全生命周期的使用成本与燃油车进行抵偿，从而大大促进消费者积极购买。
建议再次延长新能源汽车免征购置税政策
对于增加新能源汽车产业发展动能问题，周福庚代表提出了三点建议：
一是建立积分市场供需调节及稳价机制。为了避免积分市场的价格大起大落，给中国汽车行业提供一个稳定的政策预期，建议在总结《双积分办法》出台后的几年交易和积分合规实践的经验教训基础上，优化双积分管理政策框架，建立积分市场供需调节及稳价机制，未来有序地与碳管理政策框架及碳市场配额交易等衔接。
二是再次延长新能源汽车免征购置税政策。免征购置税政策延续有助于缓解2022年补贴政策退坡后新能源汽车的购置成本上涨幅度，免征购置税政策的延续作为新能源汽车补贴退坡后的一大利好，将继续发挥促进新能源汽车消费、巩固新能源汽车发展成果的作用。
三是使用环节给予新能源汽车更多优惠。使用环节的优惠政策更有利于提升新能源汽车销量，建议在电费优惠、停车优惠、破除二手车流通障碍、降低保费等方面出台支持政策，使产业支持政策由购车前向购车后的使用环节转移。同时，逐步取消各地新能源车辆购买限制，推动落实免限行、路权等支持政策，探索设立新能源汽车消费比例，对刺激新能源汽车消费作出贡献。
中英直航试运营|你准备好了吗？
经英国交通部和中国民航局协商，批准维珍航空在 3 月中旬计划执飞 2 个中英直航的压力测试航班。
由于航班性质的特殊，伦敦到上海航班我们将限制载客率运营，上海到伦敦的航班不设载客率的限制。我们将尽快公布航班时刻，机票的销售也将于近期开放，敬请关注。https://t.cn/A66LH7Q3
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“存内计算”照进现实播报文章
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
优质科技领域创作者
关注
存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
国内厂商方面，阿里达摩院、知存科技、Myhtic等也以AI为契机，积极进行特定领域、特定功能的AI存算一体芯片开发。去年5月，Myhtic宣布完成C轮7000万美元融资。去年6月，知存科技宣布完成亿元A3轮融资。
AI应用拉动需求，迈入产品化前夜
随着人工智能应用的爆发，业界迫切需要一项技术来解决传统冯·诺依曼架构存在的算力瓶颈与高功耗问题。这也是一众半导体大厂关注存内计算的主要原因。
对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
生态搭建存挑战，存内逻辑是方向
尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
因此，专家认为，对于那些投入存内计算开发的半导体大厂来说，将来更大的可能是基于新型存储器如MRAM、ReRAM等，做存内计算的开发。此类新型存储器一些性能上的优势是传统存储器所不具备的。当然，专家也指出，当前业界开发的新型存储技术工艺还不成熟，以之为基础进行存内计算或会需要的研发更长时间。
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作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
优质科技领域创作者
关注
存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
国内厂商方面，阿里达摩院、知存科技、Myhtic等也以AI为契机，积极进行特定领域、特定功能的AI存算一体芯片开发。去年5月，Myhtic宣布完成C轮7000万美元融资。去年6月，知存科技宣布完成亿元A3轮融资。
AI应用拉动需求，迈入产品化前夜
随着人工智能应用的爆发，业界迫切需要一项技术来解决传统冯·诺依曼架构存在的算力瓶颈与高功耗问题。这也是一众半导体大厂关注存内计算的主要原因。
对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
生态搭建存挑战，存内逻辑是方向
尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
因此，专家认为，对于那些投入存内计算开发的半导体大厂来说，将来更大的可能是基于新型存储器如MRAM、ReRAM等，做存内计算的开发。此类新型存储器一些性能上的优势是传统存储器所不具备的。当然，专家也指出，当前业界开发的新型存储技术工艺还不成熟，以之为基础进行存内计算或会需要的研发更长时间。
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作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
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