夜雨聆风
7月13日，全球首颗软件定义近存计算3D芯片——上海东方算芯科技有限公司大算力芯片——DF1000全球首发。
DF1000采用“软件定义＋3D堆叠近存计算”的技术路线，在14纳米制程工艺上，可实现每秒520万亿次浮点运算的算力。一方面，通过软件定义芯片技术，硬件资源可以根据不同任务动态调配，大幅提升算力利用率；另一方面，通过三维垂直堆叠技术，将计算单元与存储单元紧密集成在一起，访存带宽达到每秒6.4TB，从架构上缓解了长期困扰芯片设计的“存储墙”瓶颈。
目前，传统的CPU和GPU在执行计算密集型任务时面临一些挑战。在处理海量参数时，需要将这些参数从内存中读取出来，然后进行计算。由于读取时间与参数规模成正比，计算过程的效率受到制约，而且GPU算力利用率甚至可能不足8%。为了应对这一挑战，存内计算芯片应运而生。这种芯片实现了存储单元与计算单元的物理融合，无需将参数从内存读取出来，而是直接利用存储参数的单元与输入矩阵进行计算。这一创新极大地节约了内存读写的时间，显著提高了计算效率。此外，存内计算芯片的设计有望突破物理极限，为人工智能硬件领域带来新的可能性。
存内计算代表了存算一体的进一步演进，其核心在于存储单元和计算单元的完全融合。与传统计算模型不同，存内计算并不依赖独立的计算单元。相反，它通过直接在存储器颗粒上嵌入算法，利用存储器芯片内部的存储单元。
所谓“近存计算”，是指分离存储与计算，通过将数据靠近计算单元，以减小数据移动的延迟和降低功耗。目前，这是提升芯片性能的主流方案。这种设计的思想是通过将存储和计算单元分开，使数据能够更接近计算单元，从而加速计算过程。
然而，目前这一方案已经接近了物理极限，提升能效的空间受到限制，而成本也逐渐升高。在这一背景下，存内计算的出现提供了一种新的思路。通过在存储器内部执行计算，存内计算克服了传统计算模型中数据移动的局限，提高了计算能效。这种全新的架构可能为未来的芯片设计带来更为可行的选择，为人工智能和其他计算密集型任务的应用提供更高效的解决方案。
东方算芯董事长兼CEO魏少军教授表示，东方算芯团队构建了全国产供应链体系与自主软件生态，以三维集成技术推动该芯片实现了自主可控，可以支撑大模型时代算力需求，形成可迭代的国产化算力芯片产业新生态。
值得注意的是，国产算力自主可控路径近期迎来密集催化。7月10日，中科曙光建成国内首个全国产十万卡AI超集群并接入国家超算互联网；7月3日，华为发布“韬定律”V2，提出用架构创新和3D集成弥补制程差距的芯片发展新路径；6月15日，算苗科技3D TokenPU芯片A4E正式流片，同样采用3D混合堆叠架构并依托国产供应链。
【背景：2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议将于7月17日至20日在上海举行，主题为“智能伙伴 共创未来”。国家主席习近平将出席大会开幕式并发表主旨讲话，全面系统阐述中方对于人工智能发展和治理的政策立场和理念主张。中方已广泛邀请各国政府官员、产学研界人士及国际组织负责人来华共襄盛举。】
