计算储存

随着云存储与物联网、消费电子、航空航天、地球资源信息、科学计算、医学影像与生命科学、军事装备等电子信息重要应用领域的发展，当今社会处于一个信息爆炸的大数据时代，对超高速、高带宽、大容量、高密度、低功耗和低成本的超高性能计算呈爆发式增长。传统的计算机采用冯·诺依曼架构，架构中计算和存储功能是分离的，分别由中央处理器(CPU)和存储器完成。随着微电子技术的高速发展，CPU和存储器的性能，如速度和容量，飞速提升，但由于传输数据和指令的总线速度的提升十分有限，CPU和存储器之间频繁的数据传输造成了信息处理的瓶颈，称为存储墙。

早在“存储墙”暴露之初，计算机研究者已经开始寻找解决或弱化 “存储墙”问题的方法。工业界沿用至今的方法就是众所周知的“存储层级结构 （Memory hierarchy）”。其核心思想是通过在处理器与动态存储单元之间插入一系列高速缓冲存储器（cache）来缓冲两者 之间的速度失配。。 存储层级结构虽然在一定程度上降低了计算的平均延迟，但是它并没有从根 本上消除“存储墙”问题。

目前有很多学者和机构开始研究计算型存储/存算一体（process in memory），其核心思 想是将计算（处理）功能和存储功能集成在同一块芯片中，所有的计算全部在存储内部实现，无需数据的读出和写入。