存算一體芯片(Computing-in-Memory, CIM)是一種顛覆傳統計算架構的新型集成電路技術，其核心在于將數據存儲與計算單元在物理空間上深度融合，直接利用存儲器完成邏輯運算。這一設計徹底跳出了傳統馮•諾依曼架構中“存儲墻”和“功耗墻”的困境：通過消除數據在存儲與計算單元間的頻繁搬運，能效比可提升10-100倍，時延降低至納秒級。
當全球算力需求呈現指數級膨脹，存算融合的技術路徑正在為后摩爾定律時代開辟新航道，其價值在人工智能、自動駕駛等實時性要求嚴苛的場景中尤為凸顯。這場架構革命不僅重塑芯片設計規則，更可能引發計算生態的鏈式重構。
在人工智能、邊緣計算和萬物互聯的時代浪潮下，傳統芯片架構的局限性日益凸顯。存算一體芯片(Processing-in-Memory, PIM)正以革命性創新重塑計算范式——它將計算單元直接嵌入存儲器陣列，徹底打破“數據搬移”的性能瓶頸。
據麥肯錫《2024全球半導體趨勢報告》，存算一體芯片市場規模將在2030年突破200億美元，年復合增長率高達38%，成為半導體領域最具潛力的賽道之一。
本文將通過三大核心場景揭示其商業價值，并針對行業痛點提出創新解決方案。文中案例均來自麥肯錫企業調研與公開財報數據。
分論點一：破解AI推理效率困局——存算一體的“暴力美學”
【場景痛點】
傳統AI芯片依賴馮·諾依曼架構，計算與存儲分離導致數據搬運開銷占比高達90%。以圖像識別任務為例，GPU每秒需傳輸100GB數據，能耗占整體功耗的75%。這種“搬運稅”嚴重制約實時推理效率，尤其在自動駕駛、工業質檢等場景中亟待突破。
【解決方案】
近內存計算+異構集成：
技術端：在存儲單元內集成憶阻器(ReRAM)或相變存儲器(PCM)作為計算介質，實現位級運算(Bitwise Operations)。例如，SambaNova Reconfigurable Technology的存算一體芯片將圖像分類延遲從10ms壓縮至2ms;
架構端：采用三維堆疊技術(如臺積電的CoWoS-S封裝)，將計算層與存儲層垂直整合，帶寬提升10倍以上。
【標桿案例】
SambaNova(美國)：其Reconfigurable Processing Unit(RPU)已被特斯拉Autopilot 4.0采用，部署于車載FSD芯片中。實測數據顯示，在處理道路物體檢測任務時，RPU能耗較傳統GPU下降65%，且延遲低于5ms，滿足L4級自動駕駛的實時性要求。根據中研普華研究院撰寫的《2025-2030年中國存算一體芯片行業投資契機分析及深度調研咨詢報告》顯示：
分論點二：重塑邊緣計算生態——存算一體的“節能革命”
【場景痛點】
物聯網設備受限于電池容量和散熱能力，傳統芯片的算力與功耗難以平衡。以可穿戴設備為例，現有傳感器數據處理芯片日均耗電量高達50mAh，嚴重制約續航時間。
【解決方案】
事件驅動型計算+超低功耗架構：
技術端：開發基于憶阻器的“存算一體陣列”，僅在檢測到事件(Event)時觸發計算，靜態功耗趨近于零。例如，Inuitive Machines的存算一體芯片在睡眠模式下功耗僅為1μW;
系統端：集成光子計算單元(Photonic Computing)，利用光信號替代電子信號傳輸，功耗降低80%。
【標桿案例】
Google Pixel Visual Core(美國)：這是首款商用存算一體芯片，專為手機圖像處理設計。其采用16-bit MAC陣列直接在存儲單元內執行卷積運算，使AI攝影功能功耗下降40%，同時將圖像處理速度提升3倍。第三方測試顯示，在弱光環境下，Pixel Visual Core的成像噪點比傳統方案減少62%。
分論點三：攻克高性能計算瓶頸——存算一體的“內存墻突圍”
【場景痛點】
在數據中心和高性能計算(HPC)領域，存儲器帶寬已成為制約算力的“內存墻”。目前CPU與DRAM之間的數據傳輸速率比CPU核心計算能力低50倍，導致大量計算資源閑置。
【解決方案】
近內存加速+存算融合架構：
技術端：在DRAM內存中集成計算單元(如CXL 2.0協議支持的Smart Memory)，直接在內存內完成矩陣乘法等密集型運算。例如，MemComputing的存算一體芯片在數據中心測試中，將ResNet-50推理時間從1.2秒壓縮至0.3秒;
架構端：采用存算融合的“芯片-內存池”(Chiplet-based Memory Pool)設計，將計算負載均勻分布在整個存儲器陣列中。
【標桿案例】
MemComputing(美國)：其DPU(Dataflow Processing Unit)已獲亞馬遜AWS采用，部署于其Nitro System中。實測數據顯示，在處理機器學習訓練任務時，DPU使內存帶寬利用率從35%提升至92%，同時將能效比(Performance/Watt)提高5倍以上。
行業痛點與破局之道對照表
未來展望：存算一體的三大戰略機遇
技術融合：與量子計算、光子集成等前沿技術協同，推動存算一體芯片向“超維計算”演進。例如，英國Graphcore的IPU已集成存算一體架構，其AI推理性能較CPU提升1000倍。
生態重構：圍繞存算一體芯片構建新的軟件棧和開發工具鏈。微軟Azure近期推出的AI芯片加速服務，已支持存算一體芯片的直接部署。
政策紅利：中國“東數西算”工程明確支持存算一體技術研發，多地政府提供最高30%的研發補貼。
存算一體芯片不僅是技術迭代，更是計算范式的根本性變革。它通過消除數據搬移的冗余，實現了能效比與計算效率的指數級提升，為人工智能、邊緣計算和高性能計算開辟了全新路徑。
想了解更多存算一體芯片行業干貨?點擊查看中研普華最新研究報告《2025-2030年中國存算一體芯片行業投資契機分析及深度調研咨詢報告》，獲取專業深度解析。
研究院服務號
中研網訂閱號