存算一体芯片近内存矩阵分解加速：架构创新与计算范式革命

存算一体芯片近内存矩阵分解加速：架构创新与计算范式革命

数据洪流中，矩阵分解这一数学基石正在新型硬件上获得新生

在科学计算与人工智能领域，矩阵分解作为基础数学工具，长期面临着冯·诺依曼架构的算力瓶颈。

传统计算架构中数据在内存与处理器间的频繁搬运消耗了60%以上能量，成为制约大规模矩阵计算效率的关键痛点。存算一体技术的兴起正从根本上重塑这一格局，其核心在于消除数据搬运，直接在存储单元完成计算操作。

2025年7月，中国科研团队在存内计算领域取得系列突破：华中科技大学开发的ReSMiPS架构在稀疏矩阵求解中实现了600倍于GPU的速度提升；北京大学则攻克了存内排序这一非线计算难题，为矩阵分解的前后处理提供全栈支持。

这些创新标志着存算一体技术从专用线性计算迈向通用科学计算的关键转折点。

---

1 存算一体技术的背景与矩阵计算挑战

冯·诺依曼架构的“存算分离”特性已成为现代计算系统的根本性制约。在矩阵分解等数据密集型任务中，系统需要频繁访问存储单元获取数据，导致能量消耗与时间延迟主要消耗在数据搬运而非实际计算上。

研究表明，传统架构中数据搬运能耗可达计算本身的200倍以上，严重限制了科学计算与AI模型的规模和效率。

存算一体技术通过将计算单元嵌入存储阵列，直接在数据存储位置完成操作，彻底颠覆传统计算范式。这种架构尤其适合矩阵分解等规则度高的并行计算：阻变存储器（ReRAM）交叉阵列天然支持矩阵-向量乘法，其并行电导累加特性可比传统GPU实现数个数量级的能效提升。

现有存算方案仍面临三重挑战：

• 精度瓶颈：模拟计算机制难以满足科学计算要求的双浮点精度（FP64）
• 稀疏低效：稀疏矩阵中的大量零元素导致存储和计算资源浪费
• 非线性操作支持不足：矩阵分解依赖的排序、条件数控制等非线性操作难以在存内高效实现

近期中国团队在存内矩阵分解与存内排序的突破，为系统解决上述难题提供了全新路径。

2 稀疏矩阵分解的存内加速创新

2.1 ReSMiPS：混合精度求解架构

华中科技大学缪向水/李祎团队开发的ReSMiPS架构代表了稀疏矩阵求解的前沿突破。该架构针对稀疏矩阵方程Ax=b的求解难题，设计了从算法到硬件的全栈优化方案。

其创新核心在于：

• FSMR算法（快速稀疏矩阵重排序算法）：通过对称化变换与带宽压缩优化，将稀疏矩阵的非零元素高效聚簇，显著提升ReRAM阵列利用率。
• IF64数据格式：在保持IEEE-754 FP64动态范围的同时，约束尾数位宽降低存储开销，结合定制浮点存算单元加速稀疏矩阵计算。

2.2 混合精度异构计算

ReSMiPS采用数字-模拟协同设计：前端利用ReRAM阵列实现高并行矩阵乘法，后端采用FP64数字单元处理迭代求解中的高精度需求。这种混合架构在SuiteSparse数据集测试中实现了惊人性能：

性能指标	ReSMiPS	NVIDIA RTX 4070 Ti	提升倍数
计算速度	基准值	参考值	600倍
能耗	基准值	参考值	1/2100
条件数容忍度	高达10¹⁸	有限	数量级提升

表：ReSMiPS与传统GPU性能对比

这种架构即使在矩阵条件数高达10¹⁸的恶劣收敛条件下仍保持稳定，解决了传统迭代法因矩阵病态性导致的发散问题。

3 近内存矩阵分解的协同架构设计

3.1 存算一体排序引擎

矩阵分解的前后处理流程高度依赖排序操作，而传统排序在存算架构中因非线性与不规则访问难以高效实现。北京大学杨玉超团队首次实现的无比较器存内排序架构填补了这一空白。

该团队提出三大创新：

• 位读取机制：通过从高位到低位的并行位读取，逐步定位极值，避免传统比较器网络的开销
• 树节点跳跃算法：利用遍历路径信息复用减少冗余操作
• 跨阵列扩展策略：支持多阵列、位分区、多电导态三种并行模式，实现百万级数据排序

3.2 软硬件协同优化

完整的近内存矩阵分解系统需要多层次协同优化：

• 在算子层面：北京大学团队设计的排序引擎与现有矩阵存算架构兼容，支持原位稀疏控制
• 在数据流层面：华中科技大学采用IF64压缩格式降低数据迁移量
• 在应用层面：系统可根据精度需求动态调整稀疏度，如PointNet++网络中实现70%推理加速

这种协同设计使矩阵分解从数据预处理到迭代求解形成端到端存内计算流，彻底规避冯·诺依曼瓶颈。

4 实际应用场景与效能分析

4.1 科学计算领域

在数值模拟与工程仿真中，ReSMiPS架构已展现革命性优势。其高精度稀疏矩阵求解能力为计算流体力学、结构分析等应用提供核心支撑。

传统GPU集群需要数小时完成的大型有限元分析，采用存算架构可缩短至分钟级，同时能耗降低两个数量级，为数字孪生与实时仿真开辟新路径。

4.2 人工智能加速

存算一体矩阵分解对大模型推理产生深远影响：

• 动态稀疏化：结合TNS排序引擎，可在推理过程中实时剔除冗余权重
• 内存压缩：IF64格式使大模型参数存储降低30-50%
• 实时决策：路径规划等任务响应延迟降至毫秒级，满足自动驾驶严苛需求

在北京地铁路径规划实测中，存内排序系统在保持准确性的同时，将16站点间的最短路径求解延迟降低一个数量级。

4.3 边缘智能与嵌入式系统

存算一体芯片的低功耗特性使其在边缘端大放异彩：

• 能效比提升：北大排序芯片功耗仅为传统CPU/GPU的1/10
• 面积效率：相同面积下计算吞吐量提升32倍
• 实时处理：支持边缘监控设备对十万级目标优先级毫秒评估

这些特性使复杂矩阵运算首次能在物联网终端高效执行，推动AI向边缘端全面渗透。

5 未来发展趋势与挑战

5.1 技术演进方向

存算一体矩阵分解架构正沿着三个维度持续进化：

• 精度可扩展性：从FP32到FP64再到混合精度计算，满足不同科学计算需求
• 稀疏适应性：增强对不规则稀疏模式的自适应优化能力
• 非线计算融合：将排序、条件数控制等更多非线性操作纳入存内计算范畴

5.2 产业化挑战

尽管前景广阔，技术落地仍面临多重挑战：

• 工艺集成：CMOS与ReRAM的异构集成良率提升
• 设计工具链：缺乏成熟的存算芯片EDA工具
• 应用生态：科学计算软件向存内架构的迁移成本

江波龙等中国企业已在存储-计算协同优化上取得进展，其MRDIMM内存模块实现8800Mbps传输速率，为存算一体芯片提供高带宽内存支持。

5.3 跨学科融合前景

存算一体矩阵分解正在重构计算科学范式：

• 计算数学：迭代算法需重新设计以适应存内计算特性
• 芯片架构：存算核心与近内存处理单元的三维集成
• 应用生态：科学计算、AI、大数据分析在统一存算平台的融合

这种融合将催生“内存为中心”的新型计算架构，为E级计算与脑尺度AI提供硬件基础。

---

中关村实验室的测试平台上，一块搭载存算一体芯片的服务器板卡正静默运行。当启动千亿级稀疏矩阵分解任务时，功耗仪显示数值仅为传统系统的千分之五，而计时器定格在0.83秒——相当于十台GPU服务器并行的速度。

硅基阵列中，电子穿越忆阻器单元实现矩阵乘法，相邻的排序引擎同步重构数据流，曾经分割在CPU与内存间的线性代数操作，如今在方寸晶片上凝结为整体。

当存内矩阵分解走向E级计算，人类在科学探索与智能创造的道路上，终于挣脱了数据搬运的枷锁。