【摘 要】
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冯诺依曼计算机体系结构面临着“存储墙”的瓶颈，阻碍AI（Artificial Intelligence）计算性能提升.存算一体硬件结构打破了“存储墙”的限制，大大提升了AI计算的性能.目前存算一体计算方案已在多种存储介质上得到实现，根据计算信号类型，可以将存算一体计算方案分成数字存算一体方案和模拟存算一体方案.存算一体硬件结构使得AI计算的性能取得巨大提升，然而进一步发展仍面临重大挑战.本文对不同
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.92164302,No.62025111）；
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冯诺依曼计算机体系结构面临着“存储墙”的瓶颈，阻碍AI（Artificial Intelligence）计算性能提升.存算一体硬件结构打破了“存储墙”的限制，大大提升了AI计算的性能.目前存算一体计算方案已在多种存储介质上得到实现，根据计算信号类型，可以将存算一体计算方案分成数字存算一体方案和模拟存算一体方案.存算一体硬件结构使得AI计算的性能取得巨大提升，然而进一步发展仍面临重大挑战.本文对不同信号域的存算一体方案的进行了对比分析，指出了每一种方案的主要优缺点，也指明了存算一体技术面临的挑战.我们认为，随着工艺集成、器件、电路、架构，软件工具链的跨层次协同研究发展，存算一体技术将在边缘端和云端，为AI计算提供更加强大和高效的算力.
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