12月11日，中國移動全球合作夥伴大會舉辦“中國移動産業鏈創新暨算力網絡分論壇”，圍繞鏈合創新、聯創未來、算力時代，全方位展示産業鏈融通生態、群體性突破成果、算力網絡創新成效等內容。其中，産學研各單位聯合發布的行業首個《存算一體白皮書》引發強烈關注，將成為引導産學研各界規範認知存算一體及其發展的權威寶典。

  《存算一體白皮書》由中國移動通信有限公司研究院牽頭編寫，中興通訊股份有限公司、華為技術有限公司、清華大學、北京大學、北京知存科技有限公司、曙光信息産業股份有限公司、深圳亙存科技有限責任公司聯合編寫。全面闡釋了存算一體的核心技術、發展路線、應用場景和産業鏈生態。旨在促進産學研各界凝聚共識、加強合作、協同發展，推動存算一體技術成熟和生態繁榮，加快存算一體産業化進程，助力我國在先進計算領域實現高水平自立自強。

  存算一體是先進算力的代表性技術

  存算一體的核心是將存儲與計算完全融合，有效克服馮·諾依曼架構瓶頸，並結合後摩爾時代先進封裝、新型存儲器件等技術，實現計算能效的數量級提升。

  存算一體技術路線建議

  白皮書將廣義存算一體技術進行分類，望達成廣泛共識。根據存儲與計算的距離遠近，將廣義存算一體的技術方案分為三大類，分別是近存計算（Processing Near Memory, PNM）、存內處理 （Processing In Memory, PIM）和存內計算（Computing in Memory, CIM）。 存內計算即狹義的存算一體。在芯片設計過程中，不再區分存儲單元和計算單元，真正實現存算融合。

  針對存內計算存儲器件，白皮書對靜態隨機存儲器（SRAM）、NOR Flash、阻變隨機存儲器（RRAM）、磁性隨機存儲器（MRAM）、相變存儲器（PCM）五種主流的存儲器件及其存內計算進行了描述和對比分析。

  當前NOR Flash、SRAM等傳統器件相對成熟，可率先開展存內計算産品化落地推動。新型器件中RRAM各指標綜合表現較好，MRAM壽命和讀寫性能較好，均有各自獨特優勢與發展潛力，可持續推動器件成熟，同步進行存內計算探索。PCM新器件成熟度相對較高，當前已可應用於近存計算研究，不過其壽命、能耗指標較RRAM無優勢，預計存內計算潛力稍弱，未來可能更多作為存儲器輔助存算一體整體技術發展。建議産業未來展開多路徑探索，實現各方案優勢互補，推動整體産業發展。

  存內計算在雲邊端具有廣泛的應用場景

  與傳統方案相比，存內計算在功耗、 計算效率等方面具有明顯優勢，在相同製程工藝下，存內計算芯片能在單位面積下提供更高的算力，更低的功耗，進而延長設備工作時間，將在端側具有廣闊應用前景，將廣泛應用於家庭網關、工業 網關、攝像頭、可穿戴設備等場景。

  當前存內計算産品已成功在端側初步商用，提供語音、視頻等AI處理 能力，並獲得十倍以上的能效提升，有效降低了端側成本。

  與傳統方案相比，存算一體在深度學習等領域有獨特優勢，可以提供比傳統設備高幾十倍的算效比，此外存內計算芯片通過架構創新可以提供綜合性能全面兼顧的芯片及板卡，預計將在邊側推理場景中有着廣泛的應用， 為廣泛的邊緣AI業務提供服務。

  存內計算可通過多核協同集成大算力芯片，結合可重構設計打造 通用計算架構，存內計算作為智算中心下一代關鍵AI芯片技術，正面向 大算力、通用性、高計算精度等方面持續演進，有望為智算中心提供 綠色節能的大規模AI算力

  存內計算共有五大技術挑戰：第一，新器件成熟度低，製造工藝難升級；第二，電路設計影響芯片算效提升；第三，芯片架構場景通用性及規模擴展能力較差；第四，EDA工具鏈尚未健全；第五軟體及算法生態不完善。

  存內計算五大發展建議

  中國移動結合算力網絡業務發展訴求，提出存內計算發展建議，與業界共進，加速産業化進程：第一，協同先進封裝技術，實現不同方案相結合；第二，優化電路與芯片架構，保障能效優勢和演進能力；第三，加速EDA工具孵化，縮短芯片研發周期；第四，構建開發生態與編程框架，加速應用規模發展；第五，産學研緊密協同，推動端側到雲側演進。

  白皮書最後，中國移動作為算力網絡新發展理念的引領者和實踐者，提出了針對技術、産業、生態三個方面的倡議。知存科技作為存內計算領域的企業先行者，將響應倡議，繼續聯合各環節産業鏈條，共同攻關存算一體核心技術、共同加快存算一體産業成熟、共同推動存算一體生態繁榮，助力國家實現計算領域的原創科技創新和引流。