ISSCC2021中介绍的ReRAM计算存储技术是如何解决内存墙问题的？

在ISSCC2021中，针对内存墙问题的解决方案是通过利用ReRAM的非易失性计算内存(nvCIM)技术来实现的。这种技术允许计算过程直接在内存中进行，即所谓的内存计算（computing in memory, CIM），从而显著减少了传统冯诺依曼架构中CPU与内存之间频繁的数据传输需求。ReRAM的高密度存储和低功耗特性，结合AGMI（Asymmetric Group Modulation Input）方案，使得多比特精度的数据可以在单个ReRAM单元中处理，这提高了计算的并行性和效率。AGMI策略通过优化输入信号，允许多个ReRAM单元同时参与计算，进一步提升了处理速度和能效。该技术通过减少数据移动和集成高效的计算逻辑，有效地绕过了内存墙，大幅提升了微型人工智能边缘设备的性能和功耗比。这些突破性的进展被详细记录在《22nm 4Mb ReRAM：面向 TinyAI 边缘设备的高能效计算存储宏》论文中，为未来边缘计算技术的发展指明了方向。

参考资源链接：[22nm 4Mb ReRAM：面向 TinyAI 边缘设备的高能效计算存储宏](https://wenku.csdn.net/doc/5ezoquiv8p?spm=1055.2569.3001.10343)

相关问题

在ISSCC2021中介绍的基于AGMI策略的ReRAM计算存储技术如何克服传统冯诺依曼架构的内存墙问题？请详细说明。

在ISSCC2021上展示的基于AGMI（不对称组调制输入）策略的ReRAM计算存储技术，提供了一种革新的方法来解决传统冯诺依曼架构所面临的内存墙问题。这一技术通过在ReRAM存储单元上直接执行计算任务来克服数据传输的瓶颈，显著提升了计算存储的效率。

参考资源链接：[22nm 4Mb ReRAM：面向 TinyAI 边缘设备的高能效计算存储宏](https://wenku.csdn.net/doc/5ezoquiv8p?spm=1055.2569.3001.10343)

ReRAM（电阻式随机存取存储器）是一种非易失性的存储技术，其高速写入、高存储密度和低功耗的特点使其非常适合用作计算内存（CIM）单元。AGMI策略是ReRAM计算存储中的关键创新，它允许ReRAM单元以一种新型方式处理多比特数据，使得同一组的多个ReRAM单元可以同时进行计算操作。
传统的冯诺依曼架构在CPU和内存之间存在显著的数据传输延迟，这是因为处理器需要不断从内存中读取指令和数据，并且在完成计算后再将结果写回内存，这一过程会导致性能的损失，尤其是在需要大量数据处理的AI边缘设备中。
AGMI策略通过优化ReRAM的编程和读取过程，使得ReRAM阵列可以执行复杂的逻辑和算术操作，这样就减少了处理器和内存之间的数据搬运，从而大幅降低延迟和能耗。此外，AGMI还提升了存储单元的利用率和计算密度，使得ReRAM计算存储在每瓦特的能耗下能够达到数十到数百万亿次操作的性能（TOPS/W），这对于边缘设备在实时数据处理和分析中非常关键。
总的来说，基于AGMI策略的ReRAM计算存储技术通过在内存中集成计算能力，不仅解决了内存墙问题，还为微型人工智能边缘设备的实时计算需求提供了一个高能效的解决方案。这一技术的创新性突破为未来计算系统的设计和优化指明了新的方向。

参考资源链接：[22nm 4Mb ReRAM：面向 TinyAI 边缘设备的高能效计算存储宏](https://wenku.csdn.net/doc/5ezoquiv8p?spm=1055.2569.3001.10343)