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2026存算一体架构:近存计算已商业化,存内计算/存内处理路径演进分析|中泰证券
中泰证券梳理存算一体三层次:近存计算(HBM/WOW已量产)、存内处理(三星HBM-PIM/海力士GDDR6-PIM探索)、存内计算(SRAM/RRAM数字模拟路线,难度最大),AI驱动架构变革加速。
 2026-07-30
 电子行业
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电子行业AI系列之存储:近存计算3DDRAMAI应用星辰大海-250220(64页) 查看报告
中泰证券2025年2月AI系列存储报告从广义存算一体视角梳理了三种架构层次。近存计算(PNM)通过封装拉近存储与计算单元距离,HBM、WOW 3D堆叠DRAM、华邦CUBE已商业化量产。存内处理(PIM)在存储单元内加入部分计算单元,三星HBM2-PIM和海力士GDDR6-PIM已推出但未大规模使用,LPDDR6-PIM标准正制定中。存内计算(CIM)是真正的存算一体,存储和计算单元完全融合,计算效能可提升10-100TOPS/W、能耗降至1/10-1/100,但数字/模拟路线均有挑战,目前暂未商业化大规模使用。

近存计算:已商业化,HBM/WOW/CUBE三方案并行

近存计算不改变计算和存储单元本身设计,通过先进封装拉近二者距离、增加信号连接通路,本质上仍属冯诺依曼架构但大幅优化存储墙。HBM通过2.5D封装(CoWoS)+TSV+Microbump实现与GPU近存,云端训练卡已全部标配。WOW 3D堆叠DRAM通过3D封装+混合键合实现计算与存储上下堆叠,紫光国芯2020年已量产。华邦CUBE通过3D封装+TSV+Microbump定位边缘计算。近存计算是目前存算一体领域商业化最成熟的方向,AI驱动下市场空间快速扩张。

存内处理:存储器具备部分计算能力,LPDDR6-PIM标准制定中

存内处理在DRAM芯片制造过程中将存储和计算单元集成在同一颗die上,使存储器具备部分计算能力。2021年三星推出HBM2-PIM,2022年海力士推出GDDR6-PIM,但均未大规模使用。三星和海力士正在合作标准化LPDDR6-PIM内存产品(据媒体报道),有望推动PIM技术在移动端和AI推理场景的应用。PIM相比近存计算,“存”与“算”距离更紧密,但距离真正存算融合仍有差距,是存算一体架构演进的中间形态。

存内计算:终极目标但难度最大,数字/模拟路线各有利弊

存内计算不区分存储和计算单元,同一晶体管同时具备存储和计算能力,计算效能可提升10-100TOPS/W、能耗降至1/10-1/100。数字存算一体以SRAM和RRAM为存储介质,采用先进逻辑工艺,高性能高精度、抗噪声可靠性好,适合大算力高能效商用场景。模拟存算一体通常用FLASH/RRAM/PRAM等非易失性介质,存储密度大、并行度高,但对环境噪声和温度敏感,适合小算力、不需要高可靠性的民用场景。存内计算被认为是下一代芯片方向,但面临架构设计难度大、缺乏成熟EDA工具和软件编译器、缺乏测试工具、软件生态不健全等挑战,目前暂未商业化大规模使用。建议关注存算一体芯片设计公司和相关IP供应商的长期布局进展。
存算一体三层次对比
层次定义代表产品商业化状态技术难度
近存计算(PNM)封装拉近存储与计算距离HBM、WOW、CUBE已大规模商业化中等
存内处理(PIM)存储芯片具备部分计算能力三星HBM-PIM、海力士GDDR6-PIM已推出但未大规模使用较高
存内计算(CIM)存储与计算完全融合SRAM/RRAM数字/模拟路线暂未商业化大规模使用最高
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