IBM的研究显示，冯诺依曼瓶颈是导致AI计算能耗高和延迟长的重要原因。最近的研究人员提出了内存计算的概念，通过将计算逻辑集成到存储单元中，减少了数据传输需求，从而降低了能耗及提高了效率。这一方法利用了新兴的存储技术，例如相变存储器（PCM）和电阻式随机存取存储器（RRAM），有望突破冯诺依曼架构的限制。

在这种情况下，处理器会遇到所谓的 冯·诺依曼 瓶颈，即数据传输速度慢于计算速度时发生的滞后。这是冯·诺依曼架构的结果，过去六十年来几乎每个处理器都采用这种架构，其中处理器的内存和计算单元是分开的，通过总线连接。这种设置具有优势，包括灵活性、对不同工作负载的适应性以及轻松扩展系统和升级组件的能力。这使得这种架构非常适合传统计算，而且它不会很快消失。

「故事」半人半神冯诺依曼，深藏锋芒模仿凡人，依旧让无数学者嫉妒(1) ...

开源证券发布研报称，随着AI算力需求的持续提升，传统的冯·诺依曼架构面临存算性能失配问题，而近存计算技术应运而生，通过2.5D和3D堆叠技术有效融合计算与存储，显著提升内存带宽并降低访问延迟。该机构认为，近存计算有望成为未来技术发展的关键趋势，特别是在高性能计算和边缘设备中展现出巨大潜力。其中，HBM和CUBE方案作为代表，正逐步引领行业变革。受益标的： 北京君正 (300223.SZ)、兆易创新 ...

财中社2月26日电 ...

每经AI快讯，开源证券指出，随着AI算力需求的不断提升，冯·诺依曼架构的存算性能失配问题日益显现，存算一体化技术应运而生。近存计算通过2.5D和3D堆叠技术有效融合计算与存储，提升内存带宽并降低访问延迟，成为提升芯片性能的主流方案。HBM和CUBE方 ...

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模呈指数级增长，其复杂性已超越摩尔定律的预测。以GPT-4为例，其训练数据量达到1PB，参数数量超过1.7万亿，训练耗时90至100天，成本近1亿美元。如此庞大的模型对计算能力的需求呈爆炸式增长，同时也带来 ...

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