存算一体芯片在神经网络加速中的应用

引言：

伴随人工智能应用场景的日益拓展，神经网络模型渐趋繁复，对算力、带宽以及能效的需求不断攀升，传统冯·诺依曼架构在高频数据交互时暴露出突出的瓶颈，严重限制了深度学习任务的实时处理能力，存算一体芯片借助把计算单元嵌入存储阵列，打破了存储跟计算之间的物理屏障，为处理 AI 芯片能效问题找到了新路子，逐渐成为智能计算架构发展的关键走向。

1. 存算一体芯片对神经网络加速的关键价值

神经网络若要高效执行，需依靠大量矩阵乘加操作，尤其是于 CNN、Transformer 之类的深度学习模型中，对存储带宽与计算效率设下极高要求，但就传统冯·诺依曼架构而言，物理意义上计算单元与存储单元彼此分离，数据的频繁搬运造成“存储墙”瓶颈极为突出，成为妨碍性能进步和能效优化的关键阻碍，尤其是在边缘计算、各类移动设备和低功耗智能终端里，此瓶颈的表现严重程度尤甚，为直面这一挑战，存算一体芯片顺势诞生，把计算单元安插进存储模块内，于存储位置直接完成部分运算，切实解决数据搬运引发的能耗与延迟难题。

在神经网络加速相关场景之中，存算一体芯片自带天然的优势特性，该并行结构可充分挖掘矩阵运算的高并发特性，尤其契合卷积层、全连接层等核心的计算环节，与传统方案相比照，存算一体架构在功耗抑制、执行效率和单位能耗算力上显著拔高。采用 ReRAM 的 Crossbar 阵列可开展大规模乘加操作，能效比相比于传统 GPU 高出数倍，适宜应用在 AIoT、智能安防、可穿戴设备等场景范畴，PIM 芯片在算力密度范畴展现突破性态势，也为深度学习朝着端侧迁移提供了关键硬件后盾，成为推动神经网络加速腾飞的战略支撑[1]。

2. 存算一体芯片赋能神经网络加速的实现路径

2.1 构建适配神经网络的存算一体芯片架构

为让存算一体芯片在神经网络加速中的优势充分彰显，打造与神经网络任务特征高度贴合的硬件架构是基础要求，以 ReRAM、SRAM、FeRAM 和 PCM 为代表的常见存算介质，因具有非易失性、高密度或高速访问等属性，在存算一体设计中被大量采用。Crossbar 阵列结构可达成大规模并行式矩阵乘法操作，极大增进神经网络里常有的卷积及全连接层的计算效能，模拟计算与数字计算两种方式各有恰当的应用场景，前者能达成降低功耗目的，后者对精度把控更为有利，要根据模型精度的需求对具体架构灵活选择。

芯片内部应安置高带宽互联机制及低延迟控制单元，实现存储单元与逻辑计算单元的紧密协同，当处在任务负载高、参数密集型模型的部署场景里，芯片架构还得支持诸如数据复用、层间缓存优化之类的策略，以此削减访存次数，进一步增进能源利用的效率比，采用融合网络结构感知的硬件设计理念，可研发出真正“贴合神经网络需求”的存算一体芯片，为端侧 AI、边缘计算等供给坚实可信的算力支持。

2.2 优化编译系统以提升存算协同效率

处于神经网络任务部署的阶段中，编译系统在高层模型与底层硬件指令间起到了桥梁般的关键作用，基于存算一体芯片异构架构的属性，传统的神经网络编译框架无法契合高效映射与调度需求，应搭建契合新架构的 PIM 编译器框架，实施运算图划分、指令融合、存储映射与调度优化等核心操作，利用图优化技术可将卷积层改造成稀疏矩阵乘，加快 Crossbar 执行的高效性，在编译阶段识别模型的重复样式，完成预存权值的复用操作 [2]。

编译系统还得顾及芯片的精度支持状况、计算路径及访存带宽，恰当规划计算任务在芯片存储与逻辑单元间的分配，实施调度策略的优化方案，以保障神经网络里各层计算的依赖次序，最大程度规避资源的空闲及等待状态，与运行时的微指令控制机制相配合，实现数据预先获取、流水化执行及局部中间值高效输送，进而降低整体的延迟与功耗值，为复杂神经网络模型加速运转筑牢软件根基。

2.3 应用模型压缩技术以匹配芯片资源

尽管存算一体芯片体现出明显的能效优势，但相较于通用处理器，其计算精度、面积与存储资源的限制更为明显，神经网络模型在部署前需进行压缩及优化操作，以实现与芯片资源适配，现今主流的压缩技术涉及网络剪枝、权重量化、低秩分解和知识蒸馏等方面，凭借剪枝策略，删掉无效或冗余的连接结构，极大降低网络规模；依靠量化途径，把浮点权值浓缩为低比特表示，减小存储占用规模并降低乘法运算复杂度。

压缩后的模型尚需保证其在特定任务中的精度留存，于训练阶段可引入感知损失函数或是微调策略，增强剪枝、量化后模型的鲁棒水平，按照存算芯片的操作精度及硬件特性，模型压缩策略还需与芯片访存模式一同实施联合优化，可优先对压缩后的权值进行片上高速缓存区域的映射，提前对常用计算路径映射至 Crossbar 阵列，进而实现芯片结构和模型结构的精密契合，保障压缩不会引发性能的牺牲。

2.4 借助异构计算融合达成深度学习任务的分级加速

面对复杂神经网络的场景时，单一芯片架构一般难以同时兼顾高吞吐率及多功能计算需求，将存算一体芯片与CPU、GPU、FPGA 等异构计算平台融合起来，能实现分工有序、协同高效的分级加速架构，可把大规模稠密矩阵运算任务委派给PIM 芯片，通用处理器执行控制逻辑、全局调度以及稀疏处理方面的任务，由此在全流程中实现资源最佳分配。

针对视觉检测与语义分割这类任务，前端图像卷积可依靠存算芯片达成低功耗加速，而通过 GPU 对后端分类与策略判断等任务进行精细处理，采用片上网络和 DMA 机制打通数据传输通道口，可达成 PIM 芯片与其他计算单元之间的高速数据联通，减少协同交互的延迟现象，打造统一的调度策略及编程接口，使开发者得以灵活调度各类硬件资源，不仅拓展了 PIM 芯片应用的边界，也增进了整体AI 系统的处理效率与部署的灵活度。

结论

存算一体芯片凭借其计算与存储融合的结构特性，有效缓和了深度神经网络计算时的带宽瓶颈及能耗难题，通过与轻量化模型、编译优化及异构系统协同实施应用，此技术在诸多智能终端及边缘计算场景中展现出优异性能，后续需加强对硬件标准制定及软件生态构建的力度，持续促进存算一体芯片在人工智能主流应用里的工程化落实，为智能算力体系赋予长久驱动力。

参考文献：

[1] 何斯琪 , 穆琛 , 陈迟晓 . 基于存算一体集成芯片的大语言模型专用硬件架构 [J]. 中兴通讯技术 ,2024,30(02):37-42.

[2] 李嘉宁 , 姚鹏 , 揭路 , 等 . 存算一体技术研究现状 [J]. 电子学报 ,2024,52(04):1103-1117.

作者简介：孙百月(1987.6.30)，性别: 女，籍贯: 辽宁 北镇，民族: 满族，学历: 本科，职称: 中级，研究方向: 计算机。