大规模人工智能模型的部署已迫在眉睫，由于在端侧应用中AI参数量远超当前讨论的端侧大模型，要求芯片性能实现突破。存内计算作为新型计算范式，正崭露头角成为解决传统冯·诺依曼架构难题的重要途径。近年来，各界对此进行了多方位探索，形成了多种基于不同存储器介质的产品方案。例如，知存科技基于Flash闪存开发存内计算，其他公司也正在尝试以SRAM、ReRAM、DRAM等介质构建更高效的存储解决方案。存内计算能够在解决内存带宽限制问题以及推动AI大模型向更高效、更稳定的方向发展等方面发挥作用。在未来，这一趋势有望持续，并将对移动通信、大数据分析等领域产生深远影响。

随着技术的进步，大规模的人工智能模型已经不再只是存在于实验室的研究阶段，而是已经渗透到我们生活的方方面面。其中，存储计算作为一种新型的计算范式，正在被广泛探讨和研究。

从字面上看，“存储计算”是指通过利用内部存储来计算的过程。与传统的外部存储相比，内部存储具有更高的性能和更低的成本。这是因为内部存储不需要消耗额外的电力和冷却设备，而且其数据存储是独立于应用程序的。这种独特的存储模式使得存储计算可以有效地处理大量数据，从而满足人工智能的需求。
然而，如何实现存储计算，仍然是一个挑战。目前，主流的存储技术包括闪存、RAM和SD卡等。而其中，闪存是最常用的存储技术之一，它可以通过快速读取和写入数据来实现高速计算。
因此，对于大规模的人工智能模型来说，解决芯片性能的问题就显得尤为重要。这就需要寻找一种新的存储技术，能够提供高性能的数据存储和访问能力。在这个过程中，已经有一些公司在尝试使用存内计算。
例如，知存科技是一家专门从事内存技术的研发企业，他们基于Flash闪存开发了存内计算。这种方式可以在保持闪存高读取速度的同时，大大提升内存容量。这种新型的存储技术不仅可以满足大规模的人工智能模型的需要，还可以提高数据的安全性和稳定性。
除了知存科技之外，其他一些公司也在尝试用不同的存储介质构建更高效的存储解决方案。例如，有些公司正在尝试使用SRAM（随机存取存储器）来实现存内计算。虽然SRAM的速度并不快，但是它的成本较低，而且其数据存储是独立于应用程序的，这使得它成为一个理想的候选者。
总的来说，尽管存在很多挑战，但存储计算已经成为解决大规模人工智能模型问题的一种可能方式。随着存储技术的发展，我相信存储计算将在未来发挥更大的作用，并对移动通信、大数据分析等领域产生深远的影响。