5.2.1 存算一体（Computing-in-Memory, CIM）原理

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5.2.1 存算一体（Computing-in-Memory, CIM）原理 5.2.1 存算一体（Computing-in-Memory, CIM）原理：从物理器件到可部署加速核的全栈实现路径你有没有想过，为什么一块7纳米工艺的AI加速芯片，明明晶体管密度比十年前高了八倍，却在运行ResNet-50时，功耗反而卡在42W上再也压不下去？为什么我们把MAC单元堆到上万个，访存带宽却像一根被拧紧的尼龙绳——越拉越细、越绷越响？当算法工程师在PyTorch里轻点，硬件工程师却在深夜盯着示波器上DDR4控制器发出的周期性猝发信号叹气：那不是数据流，那是内存墙在咳嗽。这不是摩尔定律的失效，而是冯·诺依曼瓶颈在硅基世界里一次沉闷而固执的回响。