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从芯片功能看数字系统架构：逻辑芯片与存储芯片的协同机制
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从芯片功能看数字系统架构：逻辑芯片与存储芯片的协同机制

从芯片功能看数字系统架构：逻辑芯片与存储芯片的协同机制

现代数字系统，如计算机、移动设备和智能终端，其高效运行离不开逻辑芯片与存储芯片的紧密协作。理解二者如何协同工作，有助于把握系统性能瓶颈与优化方向。以下从系统架构角度，分点阐述两者的互动关系。

1. 数据通路中的角色分工

在冯·诺依曼体系结构中，逻辑芯片负责指令解码与执行，而存储芯片提供指令与数据的来源。当处理器发出读取请求时，存储芯片从内存中取出指令，送至逻辑单元进行解析与运算，形成闭环工作流。

2. 缓存层级中的协同设计

为提升性能，现代系统采用多级缓存结构：

  • L1/L2 Cache：由高性能SRAM构成，靠近逻辑核心，用于暂存频繁访问的数据。
  • L3 Cache / Main Memory：通常使用DRAM，容量更大，作为主存储介质。
逻辑芯片通过预取算法预测数据需求，提前调用存储芯片中的内容，减少等待时间，从而提升整体吞吐量。

3. AI与边缘计算中的新挑战

在人工智能模型推理中，逻辑芯片（如NPU）需频繁访问大量权重参数，这些数据必须驻留在存储芯片中。因此，存储带宽成为决定推理速度的关键因素。为此，业界推动“存内计算”（Compute-in-Memory）技术，将部分逻辑功能集成到存储芯片内部，打破传统冯·诺依曼瓶颈。

4. 系统级优化策略

为了实现更高效的协同，现代SoC（系统级芯片）将逻辑单元与存储模块高度集成在同一芯片上，例如：

  • ARM Cortex系列处理器内置Cache与内存控制器。
  • Intel Lakefield与Apple M系列芯片采用Chiplet架构，实现逻辑与存储模块的灵活组合。
这种集成方式显著降低了通信延迟，提升了能效比。

由此可见，逻辑芯片与存储芯片并非孤立存在，而是构成数字系统“脑”与“心”的有机整体。未来的芯片设计趋势，将是围绕这两者构建更高效、更低功耗、更具智能化的协同架构。

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