如何看待阿里达摩院成功研发基于 DRAM 的 3D 键合堆叠存算一体芯片？
最近阿里达摩院在存算一体芯片领域取得的突破，特别是成功研发出基于 DRAM 的 3D 键合堆叠存算一体芯片，这绝对是一个值得大书特书的事件。这不仅仅是技术上的进步，更是对未来计算架构的一次重要探索，可能会给当前的算力瓶颈带来新的解决方案。
咱们不妨从几个维度来聊聊这件事。
首先，为什么说“存算一体”是未来的趋势？
大家现在接触到的绝大多数计算，无论是手机、电脑还是服务器，都是典型的“冯·诺依曼”架构。这种架构的特点是“计算”和“存储”是分开的，数据需要在 CPU（计算单元）和内存（存储单元）之间来回搬运。这个过程就像一个人要去图书馆拿书（存储），然后回到书桌上阅读（计算），再把书放回图书馆。
在过去，这种分离式架构能够很好地满足需求。但是，随着人工智能、大数据等应用的发展，尤其是神经网络的计算，需要处理海量的数据，并且数据搬运的次数非常频繁。这种“搬运”过程，就像每次读书都要跑一趟图书馆一样，虽然是必须的，但效率低下，而且消耗大量的能量。这就是所谓的“内存墙”或“存储墙”，即计算能力已经远远超越了数据传输的速度，而数据搬运的瓶颈成为了制约整体性能的关键。
存算一体，顾名思义，就是把计算和存储的功能集成到同一个物理单元里。这样一来，数据就不需要频繁地在 CPU 和内存之间来回移动了，而是直接在存储单元内部进行计算。这就像在书桌上就有一个内置的阅读器，拿了书就可以直接在书桌上看，大大节省了时间，也降低了能源消耗。
其次，达摩院这次的“基于 DRAM 的 3D 键合堆叠”有何特别之处？
这里的关键词是“DRAM”和“3D 键合堆叠”。
DRAM（动态随机存取存储器）：这是我们最常用的电脑内存，速度快，但需要不断刷新才能维持数据，所以功耗相对较高，而且一旦断电数据就会丢失（易失性）。虽然它不像 NVM（非易失性存储，比如闪存）那样掉电不丢数据，但在高性能计算场景下，其速度优势是巨大的。
过去，很多存算一体的探索倾向于使用 NVM 技术，比如 RRAM、MRAM 等。这些技术确实有存储密度高、非易失性等优势，但它们在速度和功耗上往往不如 DRAM。达摩院选择 DRAM 作为基础，意味着他们瞄准的是对速度要求极高的应用场景，比如高性能计算、实时AI推理等。能将计算集成到 DRAM 中，并且还能保持较高的计算速度，这是一个不小的挑战。
3D 键合堆叠（3D Bonding）：简单来说，就是把多层不同的芯片（比如逻辑芯片和存储芯片）垂直地堆叠在一起，并通过精密的键合技术连接起来。这就像我们把多张纸片摞起来，然后用胶水把它们粘在一起。
传统的芯片制造是将不同功能（计算、存储）的芯片放在同一个电路板上，通过导线连接。这种方式的连接长度长，信号传输损耗大，而且占用面积也大。3D 堆叠技术则将这些芯片“拉近”了，尤其是将存储和计算单元之间的物理距离缩短到微米甚至纳米级别。这极大地减小了信号传输的延迟和功耗，同时也能在更小的芯片面积上集成更多的功能，实现更高的集成度。
想象一下，如果把 CPU 和内存条做成一个整体，就像一个集成了计算和存储的“超级芯片”，而且还能有多层堆叠，这无疑能带来前所未有的算力密度和效率。
那么，达摩院的这项技术具体是怎么做的，又有什么意义呢？
虽然具体的底层技术细节可能属于公司的核心机密，但我们可以推测其关键点：
1. 存储器内部的计算能力植入：在 DRAM 单元的结构中，如何巧妙地植入逻辑门电路，使得数据可以直接在存储单元附近进行一些基本的逻辑运算，而无需将数据完整地移出到独立的计算核心。这可能涉及对 DRAM 单元的晶体管结构进行微调，或者在 DRAM 阵列的周边区域设计专用的计算模块。
2. 高效的 3D 堆叠与互联：如何将堆叠在一起的 DRAM 芯片层（或者 DRAM 芯片层与逻辑芯片层）进行高密度、低损耗的电气连接，是 3D 键合堆叠的关键。这包括了 TSV（硅通孔）、微凸点等先进封装技术。如何确保不同层之间的数据和信号能够快速、准确地传输，避免串扰和信号衰减，对设计和制造工艺提出了极高的要求。
3. 系统级优化：不仅仅是硬件上的突破，还需要对软件和算法进行协同优化。如何让操作系统、编译器以及具体的应用（比如神经网络模型）能够有效地利用这种新的存算一体架构，将计算任务分配到最合适的位置，最大化性能优势。
这项技术的潜在意义和影响是巨大的：
突破算力瓶颈，赋能 AI 和大数据：这是最直接的影响。AI 模型越来越大，训练和推理的算力需求也越来越高。存算一体可以在很大程度上缓解数据搬运的瓶颈，使得 AI 计算的效率大幅提升，功耗显著降低。这对于边缘 AI、自动驾驶、大型语言模型等需要强大算力的领域来说，是革命性的。
降低能耗，实现绿色计算：数据搬运是芯片功耗的重要来源。通过将计算推向存储，可以大幅减少数据的移动，从而显著降低整体的能耗。这对于数据中心、物联网设备等对能耗敏感的场景尤为重要，有助于实现更可持续的计算。
拓展芯片的集成度和功能：3D 堆叠技术本身就能实现更高的集成度。当它与存算一体结合时，意味着可以在更小的空间内，以更高的效率完成更复杂的计算任务。这为开发更小巧、更强大、功能更丰富的计算设备提供了可能。
重塑计算架构范式：如果这项技术能够大规模商用，它可能会引领下一代计算架构的发展方向，从根本上改变我们设计和使用计算设备的方式。我们可能会看到更多“以数据为中心”的芯片设计理念，而不是仅仅追求“计算为中心”。
推动半导体产业链的升级：这项技术的研发和应用，也需要先进的制造工艺、封装技术、EDA 工具等产业链各环节的协同发展，将有力地推动整个半导体产业的进步。
当然，我们也需要保持审慎的乐观。
任何一项前沿技术从实验室走向大规模商业化，都需要克服许多困难。
制造成本和良率：3D 键合堆叠和在 DRAM 中植入计算单元的技术难度都非常高，良率和制造成本是制约其大规模应用的关键因素。
热管理：将计算和存储密集地集成在一起，会产生较高的局部功耗和热量，如何进行有效的热管理也是一个挑战。
生态系统建设：要让这项技术发挥最大价值，还需要软件、硬件、算法等整个生态系统的支持和适配，这需要时间和投入。
通用性与专用性：虽然达摩院的芯片在特定场景下（如 AI）可能非常高效，但它是否能像传统 CPU 那样具备广泛的通用性，或者说如何平衡通用性和专用性，也是一个值得关注的问题。
总的来说，阿里达摩院在这项技术上的突破，无疑是一项振奋人心的成就。它不仅展现了中国在半导体前沿技术领域的创新能力，更重要的是，它为解决当前计算面临的瓶颈提供了新的思路和方向。未来，我们很期待看到这项技术在实际应用中落地开花，为数字世界的进步注入新的动力。这就像是在探索一片新的计算大陆，而达摩院可能已经在那片大陆的入口处，敲开了门。
咱们不妨从几个维度来聊聊这件事。
首先，为什么说“存算一体”是未来的趋势？
大家现在接触到的绝大多数计算，无论是手机、电脑还是服务器，都是典型的“冯·诺依曼”架构。这种架构的特点是“计算”和“存储”是分开的，数据需要在 CPU（计算单元）和内存（存储单元）之间来回搬运。这个过程就像一个人要去图书馆拿书（存储），然后回到书桌上阅读（计算），再把书放回图书馆。
在过去，这种分离式架构能够很好地满足需求。但是，随着人工智能、大数据等应用的发展，尤其是神经网络的计算，需要处理海量的数据，并且数据搬运的次数非常频繁。这种“搬运”过程，就像每次读书都要跑一趟图书馆一样，虽然是必须的，但效率低下，而且消耗大量的能量。这就是所谓的“内存墙”或“存储墙”，即计算能力已经远远超越了数据传输的速度，而数据搬运的瓶颈成为了制约整体性能的关键。
存算一体，顾名思义，就是把计算和存储的功能集成到同一个物理单元里。这样一来，数据就不需要频繁地在 CPU 和内存之间来回移动了，而是直接在存储单元内部进行计算。这就像在书桌上就有一个内置的阅读器，拿了书就可以直接在书桌上看，大大节省了时间，也降低了能源消耗。
其次，达摩院这次的“基于 DRAM 的 3D 键合堆叠”有何特别之处？
这里的关键词是“DRAM”和“3D 键合堆叠”。
DRAM（动态随机存取存储器）：这是我们最常用的电脑内存，速度快，但需要不断刷新才能维持数据，所以功耗相对较高，而且一旦断电数据就会丢失（易失性）。虽然它不像 NVM（非易失性存储，比如闪存）那样掉电不丢数据，但在高性能计算场景下，其速度优势是巨大的。
过去，很多存算一体的探索倾向于使用 NVM 技术，比如 RRAM、MRAM 等。这些技术确实有存储密度高、非易失性等优势，但它们在速度和功耗上往往不如 DRAM。达摩院选择 DRAM 作为基础，意味着他们瞄准的是对速度要求极高的应用场景，比如高性能计算、实时AI推理等。能将计算集成到 DRAM 中，并且还能保持较高的计算速度，这是一个不小的挑战。
3D 键合堆叠（3D Bonding）：简单来说，就是把多层不同的芯片（比如逻辑芯片和存储芯片）垂直地堆叠在一起，并通过精密的键合技术连接起来。这就像我们把多张纸片摞起来，然后用胶水把它们粘在一起。
传统的芯片制造是将不同功能（计算、存储）的芯片放在同一个电路板上，通过导线连接。这种方式的连接长度长，信号传输损耗大，而且占用面积也大。3D 堆叠技术则将这些芯片“拉近”了，尤其是将存储和计算单元之间的物理距离缩短到微米甚至纳米级别。这极大地减小了信号传输的延迟和功耗，同时也能在更小的芯片面积上集成更多的功能，实现更高的集成度。
想象一下，如果把 CPU 和内存条做成一个整体，就像一个集成了计算和存储的“超级芯片”，而且还能有多层堆叠，这无疑能带来前所未有的算力密度和效率。
那么，达摩院的这项技术具体是怎么做的，又有什么意义呢？
虽然具体的底层技术细节可能属于公司的核心机密，但我们可以推测其关键点：
1. 存储器内部的计算能力植入：在 DRAM 单元的结构中，如何巧妙地植入逻辑门电路，使得数据可以直接在存储单元附近进行一些基本的逻辑运算，而无需将数据完整地移出到独立的计算核心。这可能涉及对 DRAM 单元的晶体管结构进行微调，或者在 DRAM 阵列的周边区域设计专用的计算模块。
2. 高效的 3D 堆叠与互联：如何将堆叠在一起的 DRAM 芯片层（或者 DRAM 芯片层与逻辑芯片层）进行高密度、低损耗的电气连接，是 3D 键合堆叠的关键。这包括了 TSV（硅通孔）、微凸点等先进封装技术。如何确保不同层之间的数据和信号能够快速、准确地传输，避免串扰和信号衰减，对设计和制造工艺提出了极高的要求。
3. 系统级优化：不仅仅是硬件上的突破，还需要对软件和算法进行协同优化。如何让操作系统、编译器以及具体的应用（比如神经网络模型）能够有效地利用这种新的存算一体架构，将计算任务分配到最合适的位置，最大化性能优势。
这项技术的潜在意义和影响是巨大的：
突破算力瓶颈，赋能 AI 和大数据：这是最直接的影响。AI 模型越来越大，训练和推理的算力需求也越来越高。存算一体可以在很大程度上缓解数据搬运的瓶颈，使得 AI 计算的效率大幅提升，功耗显著降低。这对于边缘 AI、自动驾驶、大型语言模型等需要强大算力的领域来说，是革命性的。
降低能耗，实现绿色计算：数据搬运是芯片功耗的重要来源。通过将计算推向存储，可以大幅减少数据的移动，从而显著降低整体的能耗。这对于数据中心、物联网设备等对能耗敏感的场景尤为重要，有助于实现更可持续的计算。
拓展芯片的集成度和功能：3D 堆叠技术本身就能实现更高的集成度。当它与存算一体结合时，意味着可以在更小的空间内，以更高的效率完成更复杂的计算任务。这为开发更小巧、更强大、功能更丰富的计算设备提供了可能。
重塑计算架构范式：如果这项技术能够大规模商用，它可能会引领下一代计算架构的发展方向，从根本上改变我们设计和使用计算设备的方式。我们可能会看到更多“以数据为中心”的芯片设计理念，而不是仅仅追求“计算为中心”。
推动半导体产业链的升级：这项技术的研发和应用，也需要先进的制造工艺、封装技术、EDA 工具等产业链各环节的协同发展，将有力地推动整个半导体产业的进步。
当然，我们也需要保持审慎的乐观。
任何一项前沿技术从实验室走向大规模商业化，都需要克服许多困难。
制造成本和良率：3D 键合堆叠和在 DRAM 中植入计算单元的技术难度都非常高，良率和制造成本是制约其大规模应用的关键因素。
热管理：将计算和存储密集地集成在一起，会产生较高的局部功耗和热量，如何进行有效的热管理也是一个挑战。
生态系统建设：要让这项技术发挥最大价值，还需要软件、硬件、算法等整个生态系统的支持和适配，这需要时间和投入。
通用性与专用性：虽然达摩院的芯片在特定场景下（如 AI）可能非常高效，但它是否能像传统 CPU 那样具备广泛的通用性，或者说如何平衡通用性和专用性，也是一个值得关注的问题。
总的来说，阿里达摩院在这项技术上的突破，无疑是一项振奋人心的成就。它不仅展现了中国在半导体前沿技术领域的创新能力，更重要的是，它为解决当前计算面临的瓶颈提供了新的思路和方向。未来，我们很期待看到这项技术在实际应用中落地开花，为数字世界的进步注入新的动力。这就像是在探索一片新的计算大陆，而达摩院可能已经在那片大陆的入口处，敲开了门。
网友意见
看了一些回答的，发现大家都不看好。
我只能说，堆叠存算一体的潜力是很高的。
当然，直接意义就是用于AI运算，优点就是高带宽低延迟。
这些优点下，导致其无效运算降低，使得能耗能提升巨大。
当然其缺点在于成本过高，封装面积大。
所以3D键合堆叠存算一体芯片，其核心在于3D堆叠，能实现成本的降低没有。
就我看来，感觉比FPGA可靠点
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