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工作存储器，即最典型的动态随机存取存储器（DRAM），一般位于物理上独立的芯片上，因此会导致数据密集型任务的长延迟和能耗。与人脑类似，内存计算（IMC）在合适的内存电路内就地进行数据处理。[8]IMC 抑制了内存中数据/程序提取和输出结果上传的延迟，从而解决了传统计算机的内存（或冯·诺依曼）瓶颈。IMC 的另一个关键优势是高度计算并行性，这要归功于内存阵列的特殊架构，其中计算可以同时沿着多个电流路径进行。IMC 还受益于计算设备的内存阵列的高密度，这些计算设备通常具有出色的可扩展性和 3D 集成能力。最后，模拟计算由存储器电路的物理定律支持，例如乘积的欧姆定律和电流总和的基尔霍夫定律[8-11]，以及其他特定于存储器的物理行为，如非线性阈值型开关、脉冲累积和时间测量。[12-15] 由于原位、高密度、并行、物理和模拟数据处理的结合，IMC 成为人工智能和大数据框架内最有前途的新计算方法之一。
内存计算的设备和电路架构
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