大模型行研：存算一体的三种主流架构
存算一体有三种主流技术路径：近存计算（PNM）、存内处理（PIM）、存内计算（CIM）
三种技术路径的共同点和区别
| 特性/概念 | 近存计算 (PNM) | 存内处理 (PIM) | 存内计算 (CIM) |
|---|---|---|---|
| 定义 | 将计算单元放置在存储器附近，以减少数据移动。 | 将处理能力集成到存储器中，使数据在存储时即可进行处理。 | 一种特殊的PIM，专注于在存储介质内部进行计算。 |
| 共同点 | - 数据访问速度提升 - 减少数据传输延迟 | - 数据访问速度提升 - 减少数据传输延迟 | - 数据访问速度提升 - 减少数据传输延迟 |
| 区别 | - 计算单元与存储器物理上接近，但不一定集成。 | - 计算单元与存储器物理上集成，处理能力直接嵌入存储器。 | - 计算单元集成在存储介质内部，直接在存储单元上进行计算。 |
| 处理能力 | 有限或无 | 集成且增强 | 高度集成，通常针对特定任务优化 |
| 应用场景 | 大规模数据处理，如分布式计算 | 数据密集型应用，如数据库和搜索算法 | 特定领域，如图像处理、机器学习 |
| 硬件要求 | 高速缓存和存储器之间的紧密集成 | 存储器具备计算功能，可能需要新的硬件架构 | 高度专业化的存储器，可能需要定制硬件 |
| 软件要求 | 优化数据访问模式 | 需要支持在存储器中执行计算的编程模型 | 需要专门的编程模型和算法来利用存储器内的计算能力 |
| 发展阶段 | 相对成熟 | 正在发展中 | 研究和开发阶段，尚需克服技术挑战 |
近存计算（PNM）、存内处理（PIM）和存内计算（CIM）各自有不同的优势场景，与它们的设计特点和目标应用紧密相关
- 近存计算（PNM）的优势在于减少数据移动和提高缓存效率，适合于需要大规模并行处理和优化内存带宽的应用。
- 存内处理（PIM）的优势在于数据密集型应用和能效优化，适合于需要快速数据处理和减少能耗的应用。
- 存内计算（CIM）的优势在于特定领域的高并行性计算和定制硬件优化，适合于需要高度专业化和定制化解决方案的应用。
评估技术路径的要点
- I/O 最优化：利用缓存、主存和辅助存储的层次结构，将最频繁访问的数据放在最快的存储介质上
异构算力协同：
- 利用多核处理器和GPU等并行计算资源，以提高处理速度
- 结合不同类型的处理器（如CPU、GPU、TPU等）来处理不同类型的任务
- 可扩展性：设计系统时考虑未来的扩展性，以便随着技术的发展和需求的变化进行升级
标签：AI