北京那家医院治疗白癜风术比较好 http://www.txbyjgh.com/m/没有一家公司的存算一体技术解决方案受到广泛的市场认可。
最近，随着5G商用和云计算需求的迅猛增长，建设新一代适用各类AI场景的大规模数据中心成为各大运营商和巨头公司接下来的工作重点，其中，提升性能和降低成本是大家最为关心的话题之一。
今年年初阿里达摩院发布了年十大科技趋势，它认为存算一体是突破AI算力瓶颈的关键技术。因为利用存算一体技术，设备性能不仅能够得到提升，其成本也能够大幅降低。
然而尽管存算一体技术方向广受认可，英特尔、Arm、微软等公司也均参与到该技术方向的投资，也有多家公司给出了可行的存算一体解决方案，但有一个不争的事实是，没有一家公司的存算一体技术解决方案受到广泛的市场认可。
简单来说，虽然“存算一体”概念很容易理解，即计算与存储两个模块的融合设计以实现对数据的高效处理，但落到场景和商业发展推进过程中，它面临的产业矛盾和难处远超业内的想象。
存算一体技术有多复杂？
存算一体技术虽然极具前景，但其实非常复杂，因此很多大公司都选择投资初创公司来完成这件事，而不是自己从头去开发。
如美国著名的存算一体AI芯片初创公司Mythic，因其在存内计算芯片（IPU）有显著的研究进展，在年刚刚结束的B+轮融资中，它就受到了软银、美光等投资者的支持，此前它还获得了美国国防部的资金支持。此外，美国另一家专注于语音识别的存算一体AI芯片初创公司Syntiant，它的背书者们——微软、英特尔、亚马逊、博世等，也是广泛分布在计算和存储领域的巨头公司，甚至高通也邀请Syntiant来做可穿戴设备芯片的语音解决方案。
在国内，现在在这一领域有所探索的，包括知存科技、闪亿半导体、忆芯科技等，也都是初创公司。
可以看见，大公司更倾向于选择“站队”，在巨头们中，除了下游大力推进基于ReRAM的存内计算方案的台积电，IBM是唯一公开自己存算一体技术布局的公司。
在相变存内计算方面，IBM已经有了多年的技术积累，因此它也可以代表整个存算一体技术产业的先进水平。但尽管在核心部件PCM器件上有了十余年的研究积累，并且IBM在年就透露了其关于存内计算的研发计划，提出了混合精度内存计算的新概念，至今为止，IBM也只发布了基于该项技术的8位模拟芯片，定位是处理深度神经网络。
与传统芯片相比，该芯片在成本和功耗上有非常显著的改进，包括存储与计算模块之间的通信成本也大大降低了，但是它的弱点也很明显：因为AI训练需要保持梯度计算的保真度和权重更新，现有AI芯片大多在16位精度以上，8位的精度看起来是没有办法广泛使用的。
这也很让人怀疑，费了大力气研发出来的全新架构芯片，到底能不能走出实验室？
不得不直面的“困境”
存算一体技术商用真的那么难？
受计算机冯·诺依曼计算机体系架构影响，计算和存储一直以来是相互分离的设计。但是随着大数据时代的到来，以数据为中心的数据密集型技术成为主流系统设计思路，我们的
