拆解存算一體技術瓶頸，億鑄科技如何逐個突破

AI 大模型爆發，帶動算力需求井噴，傳統馮?諾依曼計算架構的短板被進一步放大。

這種存儲與計算分離的經典設計，在海量參數、高并發推理場景下，遭遇存儲墻、能耗墻的雙重制約。數據在存儲與計算單元之間反復搬運，不僅造成帶寬與時延瓶頸，還產生極高額外能耗。行業內一個公認的觀點是：當前 AI 計算中數據搬運成本已遠超計算本身成本，存儲墻、能耗墻成為制約算力的兩大核心瓶頸。

存算一體架構，正是為了從底層破解這個“數據搬運效率低、能耗高”的行業痛點而生的。它把計算電路嵌入到存儲陣列中，大幅縮短數據搬運的距離，實現低能耗、高吞吐、低延時的協同計算，精準適配大模型長上下文、高并發推理這類場景的需求。

但放眼整個產業，存算一體的規模化商用仍面臨多重挑戰：AI 算法迭代周期快、對硬件通用性要求高；CUDA 等成熟軟件生態形成高壁壘；各類存儲介質在密度、功耗、良率、成本上各有取舍；同時存算一體單元還需與 CPU 等通用計算單元完成高效異構融合，工程實現難度很大。

從技術路徑來看，存算一體分為模擬與數字兩大方向，其中，數字存算一體憑借高精度、高可靠、易兼容通用計算等優勢，已成為行業主流選擇。在存儲介質百花齊放、行業標準尚未統一的背景下，億鑄科技堅持通用存算一體發展思路，從存儲兼容、算力適配、軟件生態三個維度，系統性破解行業共性難題。

基于對行業趨勢的提前研判，億鑄科技早在 2022 年便敏銳捕捉到 3D DRAM 的產業發展潛力，持續開展相關技術探索與前期研發儲備，精準預判大模型時代對大容量、大帶寬、高性價比算力的長期剛需。

依托從 ISA 指令集、架構、微架構到核心 IP、軟件棧的全鏈條自主研發能力，億鑄科技在破解軟件生態壁壘、提升硬件通用適配性、攻克工程落地難題上已經形成自己完整的技術路徑，以全鏈條自主可控的研發實力，穩步推進存算一體芯片迭代與產品化落地，為存算一體從技術概念走向商用量產筑牢基礎。