存内计算（Processing in Memory，PIM）的由来

存内计算（Processing in Memory，PIM）的由来

• 前言
• 一、PIM介绍
• • 1、什么是PIM
  • 2、PIM出现的背景
  • • 冯诺依曼瓶颈
    • Cache
    • NDP（Near-data processing）-- PIM
• 个人总结

前言

  今天漫无目的浏览2024年HPCA收录的文章，第一眼看到的自然是best paper，它是讲关于PIM的性能优化的，恰好我对PIM不是很了解，于是今天就选定PIM进行介绍吧！

一、PIM介绍

1、什么是PIM

  PIM是指将处理器嵌入到内存中形成存内计算芯片的一种架构。其允许在计算机、服务器或类似设备的内存中执行计算和处理。

2、PIM出现的背景

冯诺依曼瓶颈

  冯诺依曼瓶颈就是PIM出现的背景。在冯诺伊曼架构下，计算机主要包括中央处理器（CPU），内存单元和输入输出设备。其中CPU包括控制单元、计算单元和寄存器。由此可知，CPU和内存是互相独立存在的组件，它们之间需要依靠系统总线进行数据传输，这就引来了一定的数据传输延迟。后来，随着各种各样应用的出现，伴随着各种变化的工作负载，引入了冯诺依曼架构的第一个小瓶颈，即执行效率不够高。因此大家通过提高CPU的处理速率去提高执行速度，通过增加内存密度去扩大内存容量以存储更多数据，减少从磁盘读IO数据时产生的延迟。这虽然在很大程度上去提升了IO请求的执行效率，但是，CPU处理器还是会陷入等待，原因就是内存和CPU之间总是不可避免地会产生一定的数据传输延迟时间。当CPU需要处理某些数据时，需要进入等待时间，直到数据从内存中经过数据总线完整地传输到CPU中，这就是现在的冯诺伊曼瓶颈，也称为内存墙。

Cache

  伴随着这个问题，cache出现了，即L1、L2和L3 cache。cache诞生的原因是利用局部性原理（数据的时间局部性和空间局部性）来提升数据访问的性能。再啰嗦一点，时间局部性就是指如果一个数据近期被访问，那么在不久的将来会被再次访问；空间局部性是指如果一个数据被访问，那么它附近的数据也很有可能被访问。于是CPU通过将这些相关数据存储到cache中，以提升其数据访问性能。
  这三个cache介于CPU和内存之间，通过缩短距离来降低传输时间带来的延迟。这三个cache的主要区别是容量和传输速度（与CPU距离的远近，如下图所示，注意，其中），其中L1 cache最小、最快，L2稍微慢一些，但容量增加了；而L3 cache最慢也最大。这三个cache本质上都是SRAM（static random access memeory，静态随机访问内存存储器），它每个存储单元需要由六个晶体管构成，集成度较低，但不需要不断刷新电路进行数据保存，而又由于CPU管芯面积不能太大，因此这三个cache的容量相对受限。
  其中L1 cache和L2 cache是嵌在CPU里面的，L1 cache大小为64KB，一个CPU core 对应一个L1 cache和一个L2 cache，多个CPU core共享一个L3 cache，因此如果当前CPU是四核CPU，则该CPU总共有4个L1 cache 、 4 个L2 cache 和 1 个L3 cache。而为什么L1 cache容量这么小，不做得大一些呢？这是由于为了让L1 cache能够提供高速的查找能力而做的tradeoff，试想以下，在小盒子里找东西快还是在大盒子找东西快？

NDP（Near-data processing）-- PIM

  NDP原理就是直接将处理单元放在数据附近，直接进行计算，摆脱了传统冯诺依曼架构 — 将数据传输到处理器之后才能进行处理，从根源上解决了数据传输导致数据处理延迟的问题。其中，PIM就是这个这个原理的一种类型。通过在内存中嵌入计算单元，为CPU分担一些计算任务。

个人总结

  由于今天还有别的任务要做，所以今天先讲到这里啦，今天的介绍可能有点简单，后面我会继续深入讲解的！好啦，祝大家周末愉快~