電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文 / 吳子鵬）當(dāng)前，AI 技術(shù)已深度融入生產(chǎn)生活，從 AI 手機(jī)、AI?PC 到云端大模型推理，再到未來的具身智能機(jī)器人，對(duì)算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長。然而，在 AI 飛速發(fā)展的同時(shí)，算力、能效與帶寬瓶頸成為行業(yè)前行的關(guān)鍵阻礙，而美西方的技術(shù)禁運(yùn)更讓中國芯片產(chǎn)業(yè)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
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在這一大背景下，存算一體成為國產(chǎn)算力突破的重要手段。近日，在杭州舉辦的 RISC-V 存算一體產(chǎn)業(yè)論壇暨應(yīng)用組啟動(dòng)大會(huì)上，微納核芯、浙江省北大信息技術(shù)高等研究院、知合計(jì)算、小米移動(dòng)、浪潮計(jì)算機(jī)、紫光展銳、兆易創(chuàng)新、北京智芯、上海兆芯、安路信息、英韌科技、麒麟軟件、清微智能、進(jìn)迭時(shí)空、算能科技、澎峰科技、希姆計(jì)算、千芯科技、雄安安算、元石智算、塵點(diǎn)科技、凌川科技、新華三等企業(yè)與機(jī)構(gòu)代表及行業(yè)專家齊聚一堂，共同確立了 “RISC-V + 存算一體” 技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化路線圖，旨在為國產(chǎn)芯片應(yīng)對(duì)大模型時(shí)代的算力挑戰(zhàn)提供核心支撐。
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會(huì)上，杭州微納核芯首席科學(xué)家葉樂教授作了題為《三維存算一體 3D-CIM：賦能 RISC-V AI 生態(tài)》的報(bào)告，分享了微納核芯在三維存算一體（3D-CIM）技術(shù)領(lǐng)域的探索與實(shí)踐，以及該技術(shù)如何為 RISC-V AI 生態(tài)注入新活力，助力我國芯片產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)自主可控。
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3D-CIM 助力國產(chǎn)算力騰飛

如上所述，后摩爾定律時(shí)代，國產(chǎn)算力芯片發(fā)展面臨更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，葉樂教授在此列舉了三點(diǎn)：?
·算力密度瓶頸：摩爾定律逐漸逼近物理極限，傳統(tǒng)芯片依賴先進(jìn)工藝提升算力的路徑愈發(fā)艱難。
·數(shù)據(jù)帶寬瓶頸：大模型參數(shù)量動(dòng)輒達(dá)千億級(jí)別，在傳統(tǒng)馮?諾依曼架構(gòu)下，計(jì)算單元與存儲(chǔ)單元分離，數(shù)據(jù)搬運(yùn)量遠(yuǎn)超算力需求，數(shù)據(jù)通道如同 “交通堵塞”，嚴(yán)重制約大模型應(yīng)用效率。
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·軟硬件生態(tài)瓶頸：現(xiàn)有 AI 硬件發(fā)展缺乏標(biāo)準(zhǔn)指令集與工具鏈，軟件生態(tài)多被美西方掌控，自主生態(tài)建設(shè)面臨高昂的遷移成本與兼容難題。
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他認(rèn)為，要克服這些挑戰(zhàn)，急需發(fā)展 “基于現(xiàn)有國產(chǎn)工藝條件、突破上述關(guān)鍵挑戰(zhàn)的新架構(gòu)技術(shù)路線 + 開源自主可控生態(tài)” 的創(chuàng)新路徑。微納核芯團(tuán)隊(duì)經(jīng)過多年深耕，提出了以三維存算一體為核心的創(chuàng)新技術(shù)路線，從存儲(chǔ)與計(jì)算的融合入手，結(jié)合 RISC-V 開源生態(tài)優(yōu)勢，構(gòu)建全棧自主可控的技術(shù)體系。
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在存算一體技術(shù)路線選擇上，微納核芯堅(jiān)定采用數(shù)字域路線。相較于模擬域存算，數(shù)字域存算具備計(jì)算精度高、可靠性強(qiáng)的優(yōu)勢，支持高精度浮點(diǎn)計(jì)算與軟件量化方式，更符合未來產(chǎn)業(yè)規(guī)?；瘧?yīng)用需求。通過在微觀層面將存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元融合，存算一體技術(shù)可實(shí)現(xiàn)張量計(jì)算的原位高效處理。
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在 AI 應(yīng)用中，無論是云端 AI 應(yīng)用、邊緣端應(yīng)用，還是輕量級(jí) AI 應(yīng)用，張量計(jì)算占比均高達(dá) 99% 以上，行業(yè)急需針對(duì)張量計(jì)算的加速解決方案 —— 能高效處理張量計(jì)算的存算一體，成為破局路徑之一。存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元的微觀融合，不僅大幅縮短數(shù)據(jù)路徑距離、緩解帶寬瓶頸，更能顯著提升算力密度與計(jì)算能效。
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葉樂教授表示，存算一體的理想技術(shù)路線需考量四大因素：?
·大存儲(chǔ)容量：可存儲(chǔ)大模型所有參數(shù)，并滿足模型規(guī)模增長的需求；
·高密度存儲(chǔ)：能在有限的面積資源下，存儲(chǔ)所有大模型參數(shù)；
·高可擦寫次數(shù)：大模型計(jì)算需頻繁更新 KV Cache，存儲(chǔ)器須具備高次數(shù)更新能力；
·快讀寫速度：高吞吐率的大模型推理對(duì)存儲(chǔ)器的讀寫速度提出較高要求。
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綜合考量各項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)劣勢后，微納核芯選擇基于 SRAM 實(shí)現(xiàn)數(shù)字域存算一體。據(jù)流片實(shí)測結(jié)果顯示，SRAM 存算一體在同工藝下的算力密度相比傳統(tǒng)架構(gòu)提升 4 倍；經(jīng)多次流片驗(yàn)證，其在 22nm 工藝下可實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng) NPU/GPU 路線在 7nm 工藝下相當(dāng)?shù)乃懔γ芏?；與傳統(tǒng) NPU/GPU 路線相比，計(jì)算能效提升 5-10 倍。此外，微納核芯的 SRAM 存算一體芯片基于全國產(chǎn)供應(yīng)鏈，且相比 7nm 芯片成本降低 4 倍。目前，微納核芯已完成 SRAM 存算一體全棧軟件棧的初版設(shè)計(jì)，涵蓋仿真器、指令集、算子庫、編譯器及軟件棧。
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葉樂教授指出，微納核芯 SRAM 存算一體之所以能實(shí)現(xiàn)上述優(yōu)勢，離不開 3D-CIM 技術(shù)的支撐。為進(jìn)一步突破帶寬瓶頸，微納核芯引入 3D 近存架構(gòu)，構(gòu)建 3D-CIM。該架構(gòu)將存算一體計(jì)算芯片與 DRAM 存儲(chǔ)芯片進(jìn)行三維堆疊，如同為數(shù)據(jù)搬運(yùn)搭建 “專屬電梯”—— 大模型參數(shù)存儲(chǔ)在上層 DRAM 中，調(diào)用時(shí)可直接快速傳輸至下層計(jì)算芯片，大幅提升數(shù)據(jù)帶寬的同時(shí)降低傳輸功耗。這種創(chuàng)新架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了存算一體與近存計(jì)算的完美融合。
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RISC-V 與 3D-CIM 的融合

那么，在這一創(chuàng)新體系中，RISC-V 架構(gòu)的價(jià)值體現(xiàn)在何處？回歸前文提及的國產(chǎn)算力芯片挑戰(zhàn)，在軟硬件生態(tài)瓶頸方面，國內(nèi)面臨的現(xiàn)實(shí)問題是：即便擁有先進(jìn)芯片，編程與使用仍存在諸多困境，例如算子庫需持續(xù)演化、應(yīng)用遷移難度大等。而異構(gòu)融合 AI 計(jì)算借助 RISC-V 生態(tài)體系，通過標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)接口與編譯鏈開展軟件開發(fā)，可有效克服這一難題。
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當(dāng)然，RISC-V 架構(gòu)的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此。葉樂教授在演講中提到：“我們也清醒地認(rèn)識(shí)到，單一存算一體技術(shù)無法解決所有問題。存算一體雖能高效處理張量計(jì)算，但在標(biāo)量計(jì)算與計(jì)算完備性上存在短板，且面臨編譯難題。而 RISC-V 作為開源、靈活的指令集架構(gòu)，恰好能彌補(bǔ)這些不足?！?br /> ?
為此，微納核芯創(chuàng)新提出 RISC-V 與存算一體的異構(gòu)融合架構(gòu)：用存算一體模塊處理 99% 的張量計(jì)算，充分發(fā)揮其高算力密度與高能效優(yōu)勢；用 RISC-V CPU 處理 1% 的標(biāo)量計(jì)算，保障計(jì)算完備性。在此基礎(chǔ)上，微納核芯還擴(kuò)展了存算一體專用指令集，覆蓋卷積、全連接、Attention 等主流張量算子，兼容 INT4、FP8、BF16 等多種數(shù)據(jù)格式，實(shí)現(xiàn)與 RISC-V 標(biāo)準(zhǔn)指令集的協(xié)同。通過統(tǒng)一的抽象算子庫與擴(kuò)展編譯器，微納核芯的 SRAM 存算一體芯片成功接入 RISC-V 開源生態(tài)，解決了存算一體的軟件生態(tài)難題，為技術(shù)產(chǎn)業(yè)化掃清障礙。
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在產(chǎn)品規(guī)劃上，葉樂教授透露，微納核芯計(jì)劃于 2026 年第一季度完成芯片流片，第三季度向手機(jī)、PC 等領(lǐng)域的頭部企業(yè)送樣，率先布局 AI 手機(jī)、AIPC 等端側(cè)大模型應(yīng)用；中期將聯(lián)合國產(chǎn)高性能 CPU，推出 3D-CIM 芯片解決方案，有望繞過甚至超越英偉達(dá)現(xiàn)有方案，進(jìn)軍云端大模型市場；遠(yuǎn)期則瞄準(zhǔn)具身智能領(lǐng)域，為 AI 機(jī)器人提供核心算力支撐。