存算一体：打破冯·诺依曼瓶颈的 AI 芯片新范式
为什么"数据搬运"比"计算"更贵？交叉阵列如何用一个欧姆定律完成矩阵乘法？这篇入门长文带你建立存算一体的完整知识框架。
芯
张益玮
博士研究生 · 存算一体 AI 加速
北航杭州国新院 · 自旋芯片与技术国重
北航杭州国新院 · 自旋芯片与技术国重
About Me
你好，欢迎来到我的学术小站 👋
我是张益玮，北京航空航天大学杭州国际创新研究院 （北航杭州国新院）博士研究生，隶属于自旋芯片与技术全国重点实验室， 研究方向为存算一体 AI 加速。
博士期间，我聚焦于自旋存算一体芯片的电路与系统研究： 以 SOT-MRAM 等自旋电子器件为存储与计算载体，围绕存内计算宏单元（CIM Macro）的 模拟电路设计、器件非理想性补偿与 AI-电路协同优化展开工作， 目标是面向端侧场景的高能效 AI 加速器。
科研之外，我喜欢把复杂的技术问题拆解成清晰的知识结构并分享出来——这个博客就是我的"第二实验室"。
更多关于我
Blog
查看全部文章
最新博文
技术笔记、论文精读与科研思考
自旋电子学与 AI 芯片：从 GMR 到 MRAM
从 2007 年诺贝尔物理学奖的巨磁电阻出发，理解 TMR、STT-MRAM 与自旋芯片为何天然适合做存算一体。
模拟存内计算的电路级设计挑战
ADC 功耗占掉半边天、器件变差毁掉整个 macro……聊聊模拟 CIM 工程师真正要面对的那些"坑"与对策。
News
最新动态
科研与学习的最新进展（示例条目，请在 HTML 中替换为真实动态）
2026.10
论文被 XXX 会议 / 期刊接收（占位）
在这里写一句论文简介，例如："我们提出了基于 SOT-MRAM 的 XX bit 精度存内计算宏单元……"
2026.09
完成一次流片 / 测试（占位）
在这里描述你的芯片流片、测试结果或项目里程碑。
2026.06
在 XXX 会议作报告 / 获得 XXX 奖项（占位）
在这里记录学术报告、竞赛、奖学金等荣誉信息。