2024年9月27日，亚洲存储巨头GTMIF2024创新峰会在深圳湾万丽酒店召开，主题为《AI时代的存储器与存内计算技术发展》。北京大学集成电路学院院长蔡一茂分享了其观点，他认为存储器技术正面临前所未有的挑战，特别是在AI时代下，“双碳”目标背景下的高效计算需求尤为重要。此外，他还介绍了存内计算（In-Memory Computing，IMC）的技术发展潜力，并强调虽然存内计算仍存在一些技术挑战，但仍有可能带来重大突破。最后，他表示，存内计算技术有望在未来发挥更大的作用。

随着科技的不断发展和进步，存储器和存内计算技术的发展已经成为了一个重要的话题。最近，一项关于存储器与存内计算技术发展的研究报告引起了广泛的关注。本文将对这一议题进行深入探讨。
首先，让我们来看看北京大学集成电路学院院长蔡一茂的观点。他指出，在AI时代下，“双碳”目标背景下的高效计算需求尤为重要。他认为，由于人工智能的发展，我们需要在保证数据安全的前提下，提高计算速度和效率。因此，存储器技术正面临着前所未有的挑战，尤其是在AI时代下，高性能、低功耗的存储器成为了必需品。
其次，他还介绍了存内计算（In-Memory Computing，IMC）的技术发展潜力。他认为，尽管存内计算还存在一些技术挑战，但仍然有可能带来重大突破。例如，通过使用更先进的技术，我们可以实现更快的数据读取速度，从而满足AI系统的快速运行需求。同时，我们也可以利用存内计算来优化算法的性能，进一步提高计算效率。
最后，他表示，存内计算技术有望在未来发挥更大的作用。他说：“虽然存内计算技术仍存在一些技术挑战，但我相信未来它将在各种应用场景中发挥重要作用。例如，我们在开发智能硬件设备时，就可以考虑利用存内计算来提高设备的性能和稳定性。”他还表示，我们将持续关注存内计算技术的发展，以便及时了解最新的研究成果和应用前景。
总的来说，从北京大学集成电路学院院长蔡一茂的观点可以看出，存储器和存内计算技术正在面临着新的挑战，但在AI时代下，高性能、低功耗的存储器仍有巨大的市场需求。同时，我们也看到了存内计算技术的巨大潜力，相信它将在未来的各个领域发挥重要作用。