冯·诺依曼架构下的存内计算( 二 ) 怎样才能让一枚芯片拥有更高

存内计算不只是学界的圈地自娱，三星、SK海力士、台积电、英特尔、美光、IBM等半导体领域的巨头也在加紧对该技术的研发，今年的竞争更是尤为激烈，首先三星在顶级学术期刊Nature上发表了全球首个基于MRAM（磁性随机存储器）的存内计算研究，紧接着台积电在近日的ISSCC上合作发表了六篇关于存内计算存储器IP的论文，大力推进基于ReRAM的存内计算方案， SK海力士则发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算研究。
应着这阵风口，我国的存内计算产业也开始迅猛发展，知存科技、九天睿芯、智芯科、后摩智能、苹芯科技等国内专注存内计算赛道的新兴公司纷纷获得融资，加速在该领域的早期市场布局及商业落地。

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虽然不管学界、业界还是市场对存内计算的呼声都极高，相关研究和产品的研发在如火如荼的进行，但在现阶段存内计算的实现确实面临着诸多难点，目前市面上仍缺乏被市场认可而广泛应用的存内计算产品出现。
目前，业界实现存内计算的三种主流路径为SRAM、DRAM、Flash ，简单来说DRAM内存具有动态刷新，断电会丢失数据的特征， SRAM为高速缓存，其无需刷新，但同样会在断电状态下丢失数据， Flash则为闪存，其有着无需刷新，断电不丢数据的特征，通常作为硬盘使用。
选择SRAM路径的代表性半导体企业为台积电，它可以在5nm的先进工艺上制造。SRAM的存储逻辑简单清晰，和现在的数字处理器技术更容易结合，同时， SRAM离CPU近读写性能优势较大，但作为易失性存储器的SRAM同时也有着断电后数据无法保存的问题，因此SRAM还需要在断电后把数据传输到其它存储器中。
Flash阵营的代表玩家为美国的Mythic公司， Flash是一种业内较为成熟的存储器技术，它在功能工艺参数、器件模型上都有着成熟的工具，同时，其系统架构的核心设计可以向非易失性的RRAM（电阻式随机存取存储器）等新型非挥发器件上迁移，迅速完成产品的更新迭代，
基于DRAM的存内计算芯片，目前采用该方案的公司较少，因为其技术落地的时间暂不明朗。DRAM存内计算适合大算力AI芯片，其对硬件的通用性和可编程性的要求更高，这对目前专用性的架构来说需要花更多心思来重新设计，其难度自然更高。
综合来看，存内计算的实现基于相对成熟的易失性存储和不太成熟的非易失性存储，但无论是哪种路线的实现都存在一定的挑战，几大技术方向也都在发展中。易失性存储路线在融合处理器工艺和存储器工艺上存在诸多难题，在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器的区隔明显，从设计、制造、封装全流程，它们各自都发展出了独立的生态，想要把两者融合成一体，其工艺难度可想而知。知存科技走的就是易失性存储路线，其CEO王绍迪曾形容过该路线早期开发的难度：“早期研发的时候，由于缺乏晶圆工厂和EDA工具的支持，我们的开发工作很多就要从自动变成手动。”非易失性存储对存储目前厂商和工艺也均未成熟。
极强的市场需求与暂未明朗的技术产品，谁能率先在可控的成本内实现存内计算存储密度与计算密度的平衡，谁或许就摸索到了成为下一个英伟达的路径。
本文来自微信公众号“品玩”（ID：pinwancool），作者：洪雨晗， 36氪经授权发布。