您的朋友圈是否被ChatGPT刷屏了？这个会聊天、能写文章、能写代码的AI产品，凭借流畅的对话和类人脑的理解能力与语言组织能力，让许多关注者对其态度从问号转变为惊叹号。然而，在这种强大能力的背后，离不开算法、数据和算力这三大核心驱动力的支撑。本期教程，我们将从ChatGPT与存算一体技术的对话入手，带你深入了解这项前沿计算技术的奥秘。

一、认识ChatGPT：AI奇迹背后的算力引擎

据报道，OpenAI每天使用256块GPU和13万块CPU来训练ChatGPT。这再次证明了算法、数据和算力对人工智能发展的巨大推动作用。正是这种大规模的计算资源投入，才使得ChatGPT能够实现流畅的对话、精准的理解和高效的生成。

二、存算一体技术：AI计算的未来趋势

存算一体技术已连续两年入选了《达摩院十大科技趋势》，被业界普遍看好在高访存、高并行的人工智能场景中实现规模化应用。这项技术的核心优势在于：

• 高效运算：在实现数据存储的同时直接进行运算，极大提升运算效率
• 降低成本：减少数据搬运的能耗与时间成本，显著降低总体拥有成本

出于好奇，小编也向ChatGPT提了几个问题。让我们来看看ChatGPT对存算一体的了解有多少呢？提示，最后有彩蛋~

↑ 此处小编必须举个手：知存科技是一家专注存内计算芯片的高科技企业。公司已经量产的存内计算SoC芯片WTM2101不仅应用于智能家居领域，还落地了可穿戴设备、TWS、助听辅听等众多市场。

三、ChatGPT眼中的存算一体：当前的认识与局限

当然，存算一体作为一项前沿计算技术，“无所不知”的ChatGPT对它的了解显然也处于数据量有待提高的阶段。比如这个问题：

此处插入知识点：存内计算的五大技术挑战

根据《存算一体白皮书（2022年）》可以了解，存内计算主要面临五大技术挑战：

• 器件研发及制造：新型存储器件（如RRAM、MRAM等）的材料选择、工艺稳定性和可靠性
• 电路设计：模拟与数字混合电路的精度、功耗、面积之间需要精细平衡
• 芯片架构：如何设计高效的数据流和控制逻辑，避免存储与计算资源闲置
• EDA工具链：缺乏针对存算一体架构的专用设计与验证工具
• 软件算法生态：缺乏与硬件匹配的编译器、库函数和算法框架