摘要：2023年10月，清华大学宣布研制出全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片，成功实现了支持高效片上学习的存算一体技术突破——这项连美国尚未掌握的核心技术，直指人工智能计算的未来。
摘要：华为达芬奇NPU实战解析：存算一体如何改写制裁困局
芯片战场硝烟弥漫，中国技术正在用一场架构革命突破封锁线。
2023年10月，清华大学宣布研制出全球首颗全系统集成的忆阻器存算一体芯片，成功实现了支持高效片上学习的存算一体技术突破——这项连美国尚未掌握的核心技术，直指人工智能计算的未来。
与此同时，华为自研的达芬奇架构NPU已在麒麟810到麒麟9000系列芯片中悄然落地，实测显示搭载达芬奇架构的麒麟810芯片NPU跑分高达32280分，远超同期骁龙855的25428分，以领先27%的性能优势惊艳业界。
美国制裁的“七寸”：为何瞄准算力瓶颈？
2024年底，美国商务部发布新一轮技术管制措施，高带宽内存（HBM）成为核心管制对象。最新HBM3E内存带宽可达每秒8TB，这种超高速数据传输能力对训练大规模AI模型至关重要。
在军事领域，这种优势更为突出。以无人机集群控制为例，实时指挥数百架无人机协同作战需要处理海量传感器数据并做出毫秒级决策响应。若没有HBM支持，即使拥有强大处理器，AI系统也会在内存访问上形成致命瓶颈。
更深层考量在于HBM对大模型训练的影响。现代军用AI系统需要数十亿甚至数千亿参数的神经网络模型，训练这种模型需要在显存中同时保持大量中间计算结果。HBM的大容量和高带宽特性，使得军用AI模型能够在更短时间内完成训练，从而快速适应新的战场环境。
传统计算架构的“阿喀琉斯之踵”
随着万物智联时代的到来，传统计算架构面临三重根本性瓶颈：
1. CMOS晶体管尺寸微缩接近物理极限，摩尔定律难以为继；
2. 现有计算架构中计算与存储分离，导致数据频繁搬运，形成“存储墙”瓶颈；
3. 晶体管运算属于易失性信息处理，掉电后运算中断导致信息丢失；
其中最为关键的“存储墙问题”源于冯·诺依曼架构的设计局限。在这种传统架构中，处理器和内存物理分离，当CPU处理数据时，需要不断从内存中读取数据，计算完成后再写回内存。
这种数据“往返跑”的过程消耗了大量时间和能量——在典型AI计算中，数据搬运能耗可达计算总能耗的60-90%，成为制约算力提升的关键瓶颈。
存算一体：破壁者的技术革命
存算一体架构从根本上颠覆了传统计算范式，将计算单元直接嵌入存储单元内部，实现“数据在哪里，计算就在哪里”。这种架构革命带来三大优势：
·超低延迟：消除数据搬运环节，计算延迟大幅降低
·超高能效：避免数据搬运的能量消耗，能效提升10倍以上
·原位学习：支持在设备端直接进行机器学习（片上学习）
清华大学研发的忆阻器存算一体芯片正是这一技术的典范。忆阻器作为一种非线性电阻器，能根据电流方向改变电阻值，并在断电后保持状态，特别适合作为非易失性存储器和人工智能计算单元。
华为达芬奇架构：中国智慧的3D魔方
在存算一体技术的产业化道路上，华为达芬奇架构走在了世界前列。这一架构的核心创新点在于其独特的3D Cube矩阵计算引擎。
传统二维计算阵列处理4096次运算需要64×64的结构，而达芬奇架构采用16×16×16的三维立体设计，只需一个时钟周期就能完成4096次乘加运算（MAC），大幅缩短运算周期，降低时延，提升计算效率。华为内部将这一设计称为“达芬奇魔方”。
具体来看，达芬奇架构NPU包含三大核心单元：
·3D Cube：负责矩阵乘法，算力担当
·Vector向量计算单元：完成池化、激活等灵活计算
·Scalar标量运算单元：处理流程控制和小规模运算
在麒麟990 5G芯片上，华为更进一步创新性地采用 “大核+微核”NPU架构。其中两颗大核心提供强大性能，一颗微核心则专注极致能效。实测显示，在人脸检测场景下，微核能效比大核高出24倍，日常使用耗电不到手机电量的5%。
突破封锁：中国芯片的三线突围
面对美国的技术封锁，中国芯片产业在三个关键领域同时取得突破：
1. 逻辑芯片：突破14nm工艺封锁，麒麟9000S系列芯片已实现先进制程
2. NAND闪存：长江存储量产232层NAND闪存芯片，存储密度达12.66Gb/mm
3. DRAM内存：长鑫存储成功量产DDR5内存，突破18nm工艺限制
这些突破背后，存算一体架构提供了绕过传统技术壁垒的新路径。由于存算一体芯片对先进制程依赖度较低，它成为中国突破制裁的关键技术方向。清华大学研制的忆阻器存算一体芯片，正是这一技术路径上的里程碑式突破。
产业落地：从实验室到千家万户
达芬奇架构的强大之处在于其全场景覆盖能力，从云端到边缘设备无缝衔接：
·云端：昇腾910芯片采用7nm增强版EUV工艺，单芯片集成32颗达芬奇核心，半精度算力高达256TFLOPS
·边缘端：麒麟系列芯片搭载精简版达芬奇NPU，赋能智能手机AI应用
·物联网端：超低功耗版本支持智能门铃等微型设备
在软件生态方面，华为推出Paddle Lite等开发工具，支持开发者在麒麟芯片上高效部署AI模型。实测显示，在麒麟990平台上，NPU运行ResNet50模型的速度比CPU快18倍，大幅提升端侧AI应用的响应速度。
未来战场：存算一体的战略价值
随着美国将“以存储为核心的计算技术”列入14项新兴管制技术清单，存算一体技术的战略价值日益凸显。
在军事领域，存算一体芯片可实现前线设备的自主智能决策。例如在GPS拒止环境下，无人机集群仍能通过片上学习实时适应战场变化；在电子战环境中，通信中断也不影响单兵装备的智能感知能力。
在民用领域，这项技术将推动边缘计算的爆发式增长。智能家居设备无需云端支持即可实现本地语音识别；智能手机能够实时处理4K视频的AI特效；工厂传感器可在本地完成复杂工况分析……这些应用场景都将因存算一体芯片而成为日常现实。
中国芯片的突围之路
技术制裁从来都是一把双刃剑。美国对中国高带宽内存的禁运，反而加速了中国存算一体技术的创新突破。当一条技术路线被封锁，中国工程师们总能找到新的技术路径实现超越。
从华为达芬奇架构的量产落地，到清华大学存算一体芯片的技术突破，中国芯片产业正在形成 “工艺+架构”的双轨突围策略：
一方面在传统技术路径上加速追赶，突破14nm、128层NAND、18nm DRAM等工艺节点；另一方面在存算一体等新兴架构上实现弯道超车，开辟新的技术赛道。
随着存算一体技术从实验室走向产业化，中国芯片产业有望在新一代计算架构革命中掌握主导权，彻底改写全球芯片竞争规则。在这场没有硝烟的科技战争中，架构创新正成为中国突破技术封锁的最强武器。
这场芯片之争的终局尚未到来，但可以肯定的是，当技术自主权牢牢掌握在自己手中，任何封锁都将成为创新的催化剂。存算一体架构的崛起，只是这场伟大技术突围战的序章。
来源：厦门毅睿科技