拆解存算一体技术瓶颈，亿铸科技如何逐个突破

　　AI 大模型爆发，带动算力需求井喷，传统冯?诺依曼计算架构的短板被进一步放大。

　　这种存储与计算分离的经典设计，在海量参数、高并发推理场景下，遭遇存储墙、能耗墙的双重制约。数据在存储与计算单元之间反复搬运，不仅造成带宽与时延瓶颈，还产生极高额外能耗。行业内一个公认的观点是：当前 AI 计算中数据搬运成本已远超计算本身成本，存储墙、能耗墙成为制约算力的两大核心瓶颈。

　　存算一体架构，正是为了从底层破解这个“数据搬运效率低、能耗高”的行业痛点而生的。它把计算电路嵌入到存储阵列中，大幅缩短数据搬运的距离，实现低能耗、高吞吐、低延时的协同计算，精准适配大模型长上下文、高并发推理这类场景的需求。

　　但放眼整个产业，存算一体的规模化商用仍面临多重挑战：AI 算法迭代周期快、对硬件通用性要求高;CUDA 等成熟软件生态形成高壁垒;各类存储介质在密度、功耗、良率、成本上各有取舍;同时存算一体单元还需与 CPU 等通用计算单元完成高效异构融合，工程实现难度很大。

　　从技术路径来看，存算一体分为模拟与数字两大方向，其中，数字存算一体凭借高精度、高可靠、易兼容通用计算等优势，已成为行业主流选择。在存储介质百花齐放、行业标准尚未统一的背景下，亿铸科技坚持通用存算一体发展思路，从存储兼容、算力适配、软件生态三个维度，系统性破解行业共性难题。

　　基于对行业趋势的提前研判，亿铸科技早在 2022 年便敏锐捕捉到 3D DRAM 的产业发展潜力，持续开展相关技术探索与前期研发储备，精准预判大模型时代对大容量、大带宽、高性价比算力的长期刚需。