存内计算在学术界是仅供娱乐还是具有实际研究价值？
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本文共计900个文字，预计阅读时间需要4分钟。
朋友们可以关注我的公众号，获取最新更新：或关注我的知乎账号：https://www.zhihu.com/people/zhangyachen。如果从初识和期待的价值来看，还是很吸引人的。在复杂多变的社会体系中，CP更是引人注目。
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如果单从初衷和预想的价值来看，还是很诱人的。在冯诺依曼体系中，cpu计算和memory存储是分离的，而两者之间的data movement会造成高延迟和高耗能。
关于PIM类似的思想在50年前曾有人提出过，比如1969年WILLIAM H. KAUTZ发表的论文Cellular Logic-in-Memory Arrays和1970年在斯坦福大学工作的HAROLD S. STONE发表的论文A Logic-in-Memory Computer，不过因为当时memory scaling不大，耗能瓶颈还没有出现，人们更多的是对CPU性能的关注，所以这些想法并没有被实现。
而随着近年AI等访存密集和计算密集应用的发展，高延迟和高耗能的问题成为急需解决的问题。
Nvidia的Chief Scientist——Bill Dally在2015年的一个演讲Nvidia's Path to Exascale给了一组数据：DRAM与CPU之间的date movement耗能是单纯double precise浮点数加法耗能的1000倍。
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如果单从初衷和预想的价值来看，还是很诱人的。在冯诺依曼体系中，cpu计算和memory存储是分离的，而两者之间的data movement会造成高延迟和高耗能。
关于PIM类似的思想在50年前曾有人提出过，比如1969年WILLIAM H. KAUTZ发表的论文Cellular Logic-in-Memory Arrays和1970年在斯坦福大学工作的HAROLD S. STONE发表的论文A Logic-in-Memory Computer，不过因为当时memory scaling不大，耗能瓶颈还没有出现，人们更多的是对CPU性能的关注，所以这些想法并没有被实现。
而随着近年AI等访存密集和计算密集应用的发展，高延迟和高耗能的问题成为急需解决的问题。
Nvidia的Chief Scientist——Bill Dally在2015年的一个演讲Nvidia's Path to Exascale给了一组数据：DRAM与CPU之间的date movement耗能是单纯double precise浮点数加法耗能的1000倍。