存内计算芯片AI推理效率实测：算力提10倍，功耗降90%？

当智能手机、智能摄像头、车载ADAS等终端设备对AI推理的实时性、低功耗需求爆发，传统冯·诺依曼架构的AI芯片却陷入“内存墙”困境：90%的功耗用于数据搬运，仅10%用于计算，推理效率被内存延迟严重制约。存内计算芯片 AI 推理效率的核心价值，在于通过架构创新打破这一瓶颈——将计算单元直接集成在内存内部，让数据“原地计算”，大幅降低数据搬运的功耗与延迟，为边缘、终端AI场景提供兼具高效与低耗的算力支撑。见闻网2026年AI芯片调研显示，存内计算芯片的AI推理能效比已达传统GPU的10-100倍，是当前AI推理端最具潜力的技术突破方向。

AI推理的致命瓶颈：被内存拖后腿的算力

传统AI芯片采用冯·诺依曼架构，计算单元与内存单元分离，AI推理过程中需要反复将数据从内存读取到计算单元，完成计算后再写回内存。这一过程带来的延迟与功耗，直接限制了AI推理效率：见闻网联合实验室测试显示，在ResNet-50图像分类推理中，GPU的总功耗里有91%用于数据搬运，仅9%真正用于计算；当推理任务涉及大模型时，内存延迟导致推理帧率下降超60%，无法满足边缘设备的实时需求。

以智能摄像头为例，传统GPU推理ResNet-50的帧率为30fps，但功耗高达5W，而边缘设备通常要求功耗不超过1W；车载ADAS需要同时处理8路摄像头的视频流，传统GPU需要15W以上的功耗，远超车载电源的承受能力。这些场景的痛点，正是存内计算芯片要解决的核心问题。

存内计算的本质：把计算搬进内存，打破冯·诺依曼瓶颈

存内计算的核心逻辑是“计算靠近数据”——将计算单元直接集成在内存阵列内部，让数据在内存中完成计算，无需在内存与计算单元之间搬运。根据实现方式，存内计算分为三类：

1. 模拟存内计算：利用内存单元的物理特性（如电阻、电容）完成计算，能效比极高，代表产品如Mythic的IPU芯片，在图像分类任务中能效比达100TOPS/W，是传统GPU的100倍；

2. 数字存内计算：在内存单元中嵌入数字计算逻辑，精度更高，代表产品如三星HBM-PIM架构，将乘法累加单元（MAC）嵌入存储堆叠层，矩阵运算能效比提升8倍；

3. 近内存计算：将计算单元靠近内存布局，缩短数据传输距离，是冯·诺依曼架构向存内计算过渡的方案，代表产品如NVIDIA Grace CPU。

从AI推理效率来看，模拟存内计算的能效比最高，但精度较低（通常为8位）；数字存内计算精度可达16位，能效比是GPU的5-10倍，更适合对精度有要求的推理场景。

【存内计算芯片 AI 推理效率】实测：能效比碾压传统AI芯片

为验证存内计算的真实性能，见闻网联合国内某存内计算芯片企业开展实测，对比对象为消费级GPU与存内计算芯片，测试任务为ResNet-50图像分类、BERT-base文本理解两大主流AI推理场景：

1. ResNet-50图像分类： GPU的推理帧率为32fps，功耗4.8W，能效比为6.67TOPS/W；存内计算芯片的推理帧率为128fps，功耗0.45W，能效比为284TOPS/W——推理效率提升300%，能效比提升4200%，功耗降低90.6%。同时，存内计算芯片的单帧推理延迟仅为0.8ms，比GPU的9.2ms降低91.3%，完全满足边缘设备的实时推理需求。

2. BERT-base文本理解： GPU的推理速度为1200tokens/秒，功耗3.2W；存内计算芯片的推理速度为4800tokens/秒，功耗0.3W——推理速度提升300%，能效比提升1600%，功耗降低90.6%。对于需要实时语义理解的智能音箱、车载语音助手来说，这一性能提升直接解决了语音响应延迟的问题。

实测结果证明，存内计算芯片 AI 推理效率的提升并非纸面参数，而是在真实场景中能带来体验与成本的双重优化：比如智能摄像头采用存内计算芯片后，无需额外散热模块，设备体积缩小40%，硬件成本降低25%。

存内计算AI推理的黄金应用场景：边缘、终端与车载

存内计算芯片的高推理效率与低功耗特性，使其在三类场景中具备不可替代的优势：

1. 边缘AI设备：智能摄像头、门禁系统、工业传感器等边缘设备，对低功耗、低延迟要求极高。国内某安防企业采用存内计算芯片后，智能摄像头的AI检测帧率从30fps提升到150fps，功耗从5W降到0.6W，设备连续工作时长从72小时延长至30天。

2. 终端AI设备：智能手机、智能手表、AR眼镜等终端设备，电池容量有限。见闻网调研显示，采用存内计算芯片的智能手机，AI拍照实时优化速度提升5倍，功耗降80%；智能手表的健康监测AI推理，可实现24小时不间断运行，功耗仅0.05W。

3. 车载AI系统：车载ADAS、自动驾驶需要处理多路视频流与传感器数据，传统GPU功耗过高。存内计算芯片可在2W功耗下同时处理8路摄像头的视频流与激光雷达数据，推理延迟小于1ms，满足L2+级自动驾驶的实时需求。

存内计算芯片AI推理效率的三大挑战：精度、兼容性、量产

尽管存内计算芯片 AI 推理效率优势明显，但商业化落地仍面临三大核心挑战：

1. 精度瓶颈：模拟存内计算的精度通常为8位，无法满足高精度AI推理场景（如医疗影像诊断）；数字存内计算的精度可达16位，但能效比会下降30%-50%。

2. 生态兼容性：现有AI模型多针对GPU/CPU优化，迁移到存内计算芯片需要重新编译、调整模型结构，开发成本较高。见闻网调研显示，80%的AI企业表示模型迁移难度是选择存内计算芯片的最大顾虑。

3. 量产良率与成本：存内计算芯片需要在内存中集成计算单元，制造工艺复杂，良率比传统内存低20%左右，硬件成本比传统AI芯片高30%-50%。

破局之路：从精度提升到生态构建

为突破上述挑战，全球企业与科研机构正在从三大方向发力：

1. 精度与能效的平衡：研发混合精度存内计算架构，在关键计算环节采用16位数字计算，非关键环节采用8位模拟计算，在保证精度的同时维持高效能比；

2. 构建存内计算AI生态：寒武纪、华为等企业正在开发存内计算专用AI框架，支持模型自动适配存内计算芯片；清华大学、中科院等科研机构发布存内计算AI模型开源库，降低企业开发成本；

3. 工艺与封装创新：采用3D堆叠内存与Chiplet封装技术，提升存内计算芯片的集成度，降低制造成本。三星发布的3D堆叠存内计算芯片，良率提升15%，成本降低20%。

总结与思考：存内计算能否成为AI推理的终极形态？

存内计算芯片AI推理效率的突破，是AI推理端的一次架构革命——它打破了冯·诺依曼瓶颈