近日表达了很多个人意识的东西，并非一时兴起，而是一种持续的关注由幼苗即将发芽为花骨朵儿。相较于“发表”言论，我更愿意看做是一种记录。因为我知道自己过几年的思想肯定会更成熟，如果能看到想法成长的轨迹，那真的是件很有意义的事情。（但是我记性很差，必须写下来！）
生活也没有因为这些相对宏大的议题变得沉重，相反，3月以来整个人非常轻盈，轻盈使我更自由地表达。
用回我以前的个签“这里是自说自话王国欢迎光临”，这句歌词的下一句是“在这里胡言乱语才是正常事情”。
生活也没有因为这些相对宏大的议题变得沉重，相反，3月以来整个人非常轻盈，轻盈使我更自由地表达。
用回我以前的个签“这里是自说自话王国欢迎光临”，这句歌词的下一句是“在这里胡言乱语才是正常事情”。
邵善波：防疫抗疫背後的意識形態之爭
行政會議成員湯家驊日前發表了一 篇〈不禁足的全民強檢〉的文章，很能講清楚政府內部對全民強檢與禁足令兩者關係的理解，及長期抗拒全民強檢的理由。相信他的意見並不只代表其個人。特首曾六次拒絕全民強檢，理由包括：認為它不能保證清零、不可以遏止疫情、政府的資源有限、認為小區強檢更有效、況且專家無要求、禁足令對社會影響大。在疫情第五波大爆發的情況下，特首現從善如流，決定進行全民強檢。提出轉 軚的理由是現在有內地提供的協助及支援。但這不是她過往反對的理由， 內地提供資源及支援從來也不是問題，問題只是香港願不願意開聲。湯家驊對此的說法比較老實，他認為尋求內地幫助就破壞「一國兩制」。
反全民強檢顯示與內地劃界
在湯家驊同意不少專家的意見，認為全民強檢如不同時封城禁足，其意義就不大。他認為全民強檢就不能有漏洞，不能有豁免，因為病毒不會認人，有漏洞就做來都沒有意義。政府的顧問中大的許樹昌醫生也有相似的意見，但角度非常不同。許醫生認為全民強檢如不能同時執行禁足令是不理想，因為有漏洞，疫情仍會擴散。 這和內地專家李大川的說法不謀而 合。兩者不能同時執行是不理想，但並不是無意義，這差別很大。
湯家驊進一步把反對全民強檢的道理，提升到維護「一國兩制」的政治高度。認為若香港進行全民檢測及禁足令，就要依賴深圳支援日常必需品，便「要全面放棄獨立邊境制度， 也是說要暫時擱置「一國兩制」的各種特點。這不是說了算的事。」正如湯說，我們「終於明白為何特區政府 不願意輕易進行全民強檢了。」以他的邏輯，如深圳支援香港日常必需品，香港就要「放棄獨立邊境制度」， 那「一國兩制」就完蛋了，這就是香港政府高層對「一國兩制」 操作原則的完全沒有常識、沒有常理的理解。反映他們狂熱要求與內地劃 清界線的思維，這就是他們對「一國 兩制」的認知。
香港的一些人以維護「一國兩制」 的理由，排斥內地的抗疫防疫做法， 抗拒向內地求助，是造成目前災難性情況的一個主要原因。到目前這危急 時期，這阻力仍然未完全消失。如應否讓內地的醫療人員，這些沒有在香港註冊的專業人員，在港執行一些醫療程序，像打針、採樣這些簡單的動 作，也有人質疑。如這些負責領導香港，負責防疫抗疫的關鍵人物不放棄 他們對「一國兩制」扭曲的思維，香 港的抗疫防疫工作就不會做得好。
香港政府將全民強檢與禁足令綑綁在一起來談，對內地的專家來看，一定非常非常詫異，因為兩者並無必然關係。內地很多地方，包括澳門，進行全民強檢時並沒有對市民足不出戶的要求。當然，如兩者一併執行是較為理想，但不是必須的。事實上內地執行全民強檢很多時都沒有同時執行禁足令。 什麼是禁足令，它的目的和作用是什麼？禁足令是封城的最極端的舉措，是在一定時間內禁止居民離開其住所，盡量減少市民之間的接觸，目的是遏止病毒的傳播。當然，愈極端的措施效果愈大，但在這目標的基礎 上，也可以有不同的做法，如只對高危的社區執行禁足令，或禁足並不絕對，容許有一定理由的人，仍然可以出外活動，這是歐洲一些國家的封城措施。當然，這樣做的效果會打了折 扣。 全民強檢又是什麼，目的和作用又是什麼？全民強檢就是要盡力、盡快 找出社會上存在的帶病毒者，特別是 隱性的。輕、重症發病的早已去求醫，入醫院了，不用主動去找出來。 防止病毒擴散的關鍵是管控仍在社區內流動案例。全面翻查社區，發現病 毒的存在，才可以採取措施截斷傳播 鏈。單靠全民強檢並不會清零，也不會遏止疫情。在進行全民檢測時，要求愈快落實，檢測的時間愈短愈好。 時間長了，傳播的可能及機會也大 了，得到的結果也不那麼準確。當然，進行全民檢測時能限制市民的相 互接觸，減少檢測前後相互傳播的機 會，也會令結果較為準確。
隔離營不足 圍封強檢無意義
從這兩者的性質及功能來看，全民強檢與禁足令並沒有必須同時執行的要求。這是香港政府高層長期誤解誤 讀的一個關鍵問題。現在政府在嚴峻的疫情局面下，一改常態同意落實執行全民強檢，同時也正考慮某一程度的封城的計劃，反映政府對兩者的關係仍然混淆不清，分不出輕重及先後。
特首及香港政府當前欠全港市民 的，是一個老老實實的說法，對疫情 及政府的應對能力、舉措的一個實事 求是的交代。現實是香港目前面對的 局面，是病毒已在全港任意擴散，感 染個案作「數學式」地上升（不是像 一些專家及官員說的，以「幾何級 數」地上升），全民強檢已經無大意 義。花大量資源對某幢大廈做圍封強 檢，找出幾百或數十個個案也無多大 意義，因為政府完全沒有足夠的設施 對這些個案及其緊密接觸者進行隔 離。
特首聲稱在政府的努力和中央的大 力支持下，不久將來會有 7 萬多個隔 離單位。但香港目前已有超過 22 萬 個已知的個案，加上倍數的緊密接觸 者，這些增加的隔離單位絕不夠應付 現有的隔離需要，更不要說即將來臨 的這些龐大需求。最後這些設施很可 能只能用作醫療重症的個案，以及大 量被院舍排斥出來的高危老人及長期 患病者。政府應調動用在強檢方面的大量資源，迅速落實有限度的封城計劃，及應付患病者，老人，及在家隔離人士的需要。
完全禁市民離家不切實際
大力限制市民間的接觸，減少傳播 的機會及可能，是目前最為迫切的應 對做法，這即是封城。封城的極端措 施就是禁足令，完全禁止市民離開家門，很明顯，這在香港並不實際。正 如湯家驊在其文章末段提出對現實的 妥協態度，即防疫抗疫措施是一個怎 樣平衡效果與社會成本的問題，是 「那條平衡線應該怎樣劃」的問題， 而不是他同一文中提到的那絕對的清 高態度，即病毒不會認人，措施不能 有漏洞，有漏洞就沒有意義。
希望政府在引入有限度封城計劃時 能速決速戰，因為無論是全民強檢還是有限度的封城措施，都貴在迅速落實，拖延是這些舉措的致命傷。
高等政經研究院（中國．香港） 新範式基金會
文章只屬作者觀點，不代表本網立場。
文章原刊於《信報》
行政會議成員湯家驊日前發表了一 篇〈不禁足的全民強檢〉的文章，很能講清楚政府內部對全民強檢與禁足令兩者關係的理解，及長期抗拒全民強檢的理由。相信他的意見並不只代表其個人。特首曾六次拒絕全民強檢，理由包括：認為它不能保證清零、不可以遏止疫情、政府的資源有限、認為小區強檢更有效、況且專家無要求、禁足令對社會影響大。在疫情第五波大爆發的情況下，特首現從善如流，決定進行全民強檢。提出轉 軚的理由是現在有內地提供的協助及支援。但這不是她過往反對的理由， 內地提供資源及支援從來也不是問題，問題只是香港願不願意開聲。湯家驊對此的說法比較老實，他認為尋求內地幫助就破壞「一國兩制」。
反全民強檢顯示與內地劃界
在湯家驊同意不少專家的意見，認為全民強檢如不同時封城禁足，其意義就不大。他認為全民強檢就不能有漏洞，不能有豁免，因為病毒不會認人，有漏洞就做來都沒有意義。政府的顧問中大的許樹昌醫生也有相似的意見，但角度非常不同。許醫生認為全民強檢如不能同時執行禁足令是不理想，因為有漏洞，疫情仍會擴散。 這和內地專家李大川的說法不謀而 合。兩者不能同時執行是不理想，但並不是無意義，這差別很大。
湯家驊進一步把反對全民強檢的道理，提升到維護「一國兩制」的政治高度。認為若香港進行全民檢測及禁足令，就要依賴深圳支援日常必需品，便「要全面放棄獨立邊境制度， 也是說要暫時擱置「一國兩制」的各種特點。這不是說了算的事。」正如湯說，我們「終於明白為何特區政府 不願意輕易進行全民強檢了。」以他的邏輯，如深圳支援香港日常必需品，香港就要「放棄獨立邊境制度」， 那「一國兩制」就完蛋了，這就是香港政府高層對「一國兩制」 操作原則的完全沒有常識、沒有常理的理解。反映他們狂熱要求與內地劃 清界線的思維，這就是他們對「一國 兩制」的認知。
香港的一些人以維護「一國兩制」 的理由，排斥內地的抗疫防疫做法， 抗拒向內地求助，是造成目前災難性情況的一個主要原因。到目前這危急 時期，這阻力仍然未完全消失。如應否讓內地的醫療人員，這些沒有在香港註冊的專業人員，在港執行一些醫療程序，像打針、採樣這些簡單的動 作，也有人質疑。如這些負責領導香港，負責防疫抗疫的關鍵人物不放棄 他們對「一國兩制」扭曲的思維，香 港的抗疫防疫工作就不會做得好。
香港政府將全民強檢與禁足令綑綁在一起來談，對內地的專家來看，一定非常非常詫異，因為兩者並無必然關係。內地很多地方，包括澳門，進行全民強檢時並沒有對市民足不出戶的要求。當然，如兩者一併執行是較為理想，但不是必須的。事實上內地執行全民強檢很多時都沒有同時執行禁足令。 什麼是禁足令，它的目的和作用是什麼？禁足令是封城的最極端的舉措，是在一定時間內禁止居民離開其住所，盡量減少市民之間的接觸，目的是遏止病毒的傳播。當然，愈極端的措施效果愈大，但在這目標的基礎 上，也可以有不同的做法，如只對高危的社區執行禁足令，或禁足並不絕對，容許有一定理由的人，仍然可以出外活動，這是歐洲一些國家的封城措施。當然，這樣做的效果會打了折 扣。 全民強檢又是什麼，目的和作用又是什麼？全民強檢就是要盡力、盡快 找出社會上存在的帶病毒者，特別是 隱性的。輕、重症發病的早已去求醫，入醫院了，不用主動去找出來。 防止病毒擴散的關鍵是管控仍在社區內流動案例。全面翻查社區，發現病 毒的存在，才可以採取措施截斷傳播 鏈。單靠全民強檢並不會清零，也不會遏止疫情。在進行全民檢測時，要求愈快落實，檢測的時間愈短愈好。 時間長了，傳播的可能及機會也大 了，得到的結果也不那麼準確。當然，進行全民檢測時能限制市民的相 互接觸，減少檢測前後相互傳播的機 會，也會令結果較為準確。
隔離營不足 圍封強檢無意義
從這兩者的性質及功能來看，全民強檢與禁足令並沒有必須同時執行的要求。這是香港政府高層長期誤解誤 讀的一個關鍵問題。現在政府在嚴峻的疫情局面下，一改常態同意落實執行全民強檢，同時也正考慮某一程度的封城的計劃，反映政府對兩者的關係仍然混淆不清，分不出輕重及先後。
特首及香港政府當前欠全港市民 的，是一個老老實實的說法，對疫情 及政府的應對能力、舉措的一個實事 求是的交代。現實是香港目前面對的 局面，是病毒已在全港任意擴散，感 染個案作「數學式」地上升（不是像 一些專家及官員說的，以「幾何級 數」地上升），全民強檢已經無大意 義。花大量資源對某幢大廈做圍封強 檢，找出幾百或數十個個案也無多大 意義，因為政府完全沒有足夠的設施 對這些個案及其緊密接觸者進行隔 離。
特首聲稱在政府的努力和中央的大 力支持下，不久將來會有 7 萬多個隔 離單位。但香港目前已有超過 22 萬 個已知的個案，加上倍數的緊密接觸 者，這些增加的隔離單位絕不夠應付 現有的隔離需要，更不要說即將來臨 的這些龐大需求。最後這些設施很可 能只能用作醫療重症的個案，以及大 量被院舍排斥出來的高危老人及長期 患病者。政府應調動用在強檢方面的大量資源，迅速落實有限度的封城計劃，及應付患病者，老人，及在家隔離人士的需要。
完全禁市民離家不切實際
大力限制市民間的接觸，減少傳播 的機會及可能，是目前最為迫切的應 對做法，這即是封城。封城的極端措 施就是禁足令，完全禁止市民離開家門，很明顯，這在香港並不實際。正 如湯家驊在其文章末段提出對現實的 妥協態度，即防疫抗疫措施是一個怎 樣平衡效果與社會成本的問題，是 「那條平衡線應該怎樣劃」的問題， 而不是他同一文中提到的那絕對的清 高態度，即病毒不會認人，措施不能 有漏洞，有漏洞就沒有意義。
希望政府在引入有限度封城計劃時 能速決速戰，因為無論是全民強檢還是有限度的封城措施，都貴在迅速落實，拖延是這些舉措的致命傷。
高等政經研究院（中國．香港） 新範式基金會
文章只屬作者觀點，不代表本網立場。
文章原刊於《信報》
“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。
延伸阅读：
先进计算产业新机遇，DPU打响卡位战
量子计算密集“上新”，最新成果哪家强？
EUV光刻机+172层3D NAND，2022存储业新赛道攻略
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。
延伸阅读：
先进计算产业新机遇，DPU打响卡位战
量子计算密集“上新”，最新成果哪家强？
EUV光刻机+172层3D NAND，2022存储业新赛道攻略
作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
✋热门推荐