随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大模型神经网络在各个领域中的应用日益广泛。这些模型通常拥有数亿甚至数千亿的参数，能够捕捉和学习数据中的复杂模式和关系。然而，大模型神经网络在计算过程中面临着巨大的计算资源和数据传输挑战。为了解决这些问题，内存计算技术应运而生，为AI的未来发展带来了新的可能性。
一、大模型神经网络概述
大模型神经网络，顾名思义，是指具有大量参数的神经网络。这些模型在处理复杂数据和执行复杂任务时表现出色。以下是大模型神经网络的一些关键特点：
- 高参数量：大模型神经网络拥有数亿甚至数千亿的参数，这使得它们能够捕捉更细微的数据特征。
- 深度学习能力：大模型神经网络采用深度神经网络架构，能够进行更深层次的特征抽象和学习。
- 数据驱动：大模型神经网络的训练高度依赖于大量高质量的数据，数据的质量和数量直接影响模型性能。
- 计算密集型：训练和部署大模型神经网络需要大量的计算资源，如GPU和TPU等。
二、内存计算技术
为了解决大模型神经网络在计算过程中遇到的挑战，内存计算技术应运而生。内存计算技术通过在存储器内部进行计算，减少数据在存储器和处理器之间的传输，从而提高芯片算力与能效。
1. 传统存内计算架构
传统的存内计算（single-IMC，single-in-memory computing）架构仍然需要在存储器和处理器之间进行数据传输，仅部分地解决了数据搬运的问题，限制了AI模型加速器的进一步发展。
2. 双存内计算架构
为了解决传统存内计算架构的局限性，北京大学孙仲研究员团队设计了一种全新技术路径的存内计算架构，称为双存内计算”（dual-IMC，dual in-memory computing）。
双存内计算架构特点：
- 基于非易失性存储器阵列设计：矩阵、向量元素均存储在内存阵列中并参与原位计算。
- 消除数据搬运：最大程度地发挥存内计算的优势，实现真正意义上的存储器内计算。
- 提高能效：与传统的存内计算架构相比，dual-IMC架构使矩阵-向量乘法（MVM，matrix-vector multiplication）的能效提高了3到4个数量级。
三、双存内计算架构的应用前景
双存内计算架构有望应用于边缘计算系统和终端设备部署中，以构建先进的神经网络加速器。以下是其潜在的应用场景：
- 边缘计算：在边缘计算场景中，双存内计算架构可以降低延迟，提高计算效率，从而提升AI应用的实际性能。
- 终端设备：在终端设备中，双存内计算架构可以减少功耗，提高设备的续航能力。
- 神经网络加速器：双存内计算架构可以用于构建高效的神经网络加速器，进一步推动AI技术的发展。
四、总结
大模型神经网络在AI领域的发展中扮演着重要角色。然而，随着模型规模的不断扩大，计算资源和数据传输挑战日益凸显。内存计算技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。双存内计算架构作为内存计算技术的一种，有望在未来AI发展中发挥重要作用。随着技术的不断进步，我们可以期待大模型神经网络在更多领域的应用，为人类创造更加美好的未来。