随着AI大模型对算力需求的增长，“存算一体”成为半导体行业关注的技术方向之一。与此同时，行业内出现了一些概念上的混淆：部分观点将3D堆叠、HBM-PIM、近存计算等均归入存算一体范畴。
本文旨在从技术架构层面厘清存算一体与近存计算的本质区别，为行业从业者提供概念参考。
近存计算的技术路径
要理解3D堆叠和存算一体的区别，首先需要了解存储墙问题的背景。
冯·诺依曼架构的特征是计算与存储分离，数据需要在存储结构与计算单元之间搬运才能完成运算。在AI大模型场景中，矩阵计算占比亚欧95%以上，这一架构下的数据搬运开销较为突出。
产业界较早提出的解决方案是“让存储离计算更近一些”。从2.5D封装的HBM，到逻辑芯片与存储芯片垂直堆叠的3D封装技术，都属于这一思路下的实践。2.5D封装的HBM曾一度是近存计算的代表，而目前近存计算的技术代表则包括3D DRAM。
通过3D堆叠工艺将存储和计算芯片封装在一起，可以缩短数据传输的物理距离，提升内存带宽。HBM-PIM则进一步在DRAM芯片中加入了简单计算单元，使部分计算可在内存侧完成。
无论是2.5D HBM还是3D DRAM，逻辑单元与存储单元分别在两个独立的晶圆上制造，再通过封装技术连接。HBM-PIM方案由三星在2017年提出，核心是在DRAM裸片内部的Bank周边新增SIMD电路，在同一晶圆上设计生产，以缩短数据搬运距离。该方案也存在一定工程挑战，包括对DRAM存储容量的影响、功耗增加、软件生态兼容性等问题。
但无论是2.5D HBM还是3D DRAM，主要优化方向是缩短数据搬运的物理距离，多层级存储结构仍然存在。
存算一体的架构定义
存算一体目前主要分为模拟存算一体和数字存算一体两大技术路线。
模拟存算一体利用存储器件的物理特性，通过模拟计算完成矩阵运算，优势在于功耗较低、晶体管用量较少，但计算精度有一定局限。
数字存算一体通过消除缓存结构，减少矩阵计算过程中数据在多层级存储结构间搬运的开销。
可以用以下方式理解存算一体的价值：算法规模越大，传统架构下需要搬运数据的次数越多、距离越长，采用存算一体架构的收益越显著。
在大模型时代，当数据搬运成本明显高于计算成本、矩阵乘运算占比超过95%时，存算一体成为值得关注的技术路径。
这与3D封装通过缩短物理距离提升带宽的方案属于不同维度的技术创新，两者可以协同互补。
概念区分
近存计算（Near Memory Computing）：是对计算单元与存储单元物理距离较近这一状态的描述，属于架构优化手段。3D堆叠、HBM、HBM-PIM均属于近存计算范畴，仍保留多层缓存结构。
存算一体（CIM，Computing In Memory）：是一种实现矩阵计算的IP核，从架构上消除了多级Cache，避免传统架构中矩阵运算所需的大量数据搬运。
任何逻辑单元都可以通过3D堆叠工艺实现“近存”状态；而存算一体是一种矩阵计算过程中无需Cache、数据读出即计算的计算架构。
三者的差异可从存储墙消除程度来理解：
传统架构：多层缓存长距离往复搬运，存储墙问题较突出
近存计算（3D堆叠/HBM-PIM）：缩短了数据搬运距离，但多层缓存结构依然存在
存算一体：核心计算路径省去多级Cache中转，从架构层面减少了缓存数据搬运
存算一体的产业进展
经过多年的技术探索，存算一体已从实验室原理验证阶段逐步走向产业落地。存算一体已纳入国家“十五五”规划，成为行业关注的算力方向之一。
在产业落地过程中，存算一体的技术路线围绕以下维度进行迭代：
性能维度：计算精度、存储容量、功耗水平、读写次数、读写速度
落地维度：成本、可生产性
商业维度：算法通用性、软件生态兼容性
经过多年的技术演进，行业逐渐在端侧和云端形成了两套不同的取舍逻辑：端侧场景更注重功耗与成本；云端场景更注重精度与容量。
从早期机器视觉的MB级容量需求，到大模型时代TB级的容量需求，存算一体对存储容量的要求大幅增长。存储介质的选择从SRAM、RRAM逐步向3D DRAM演进——3D DRAM凭借大容量、高带宽、高耐久性及产业链成熟度，成为云端大模型场景的主要选择方向。
国内存算一体企业亿铸科技布局RRAM与3D DRAM双存储介质路线，美国d-Matrix从SRAM转向3D DRAM，行业部分玩家已完成产品流片与大模型场景验证。
3D堆叠是封装工艺层面的进步，是在2.5D封装基础上为缩短数据搬运距离做出的技术演进；存算一体则是计算架构层面的创新，是为减少缓存带来的数据搬运开销做出的架构革新。两者在AI大模型发展的背景下形成协同，对传统冯·诺依曼架构提出了新的技术路径探索。
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