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深度学习和人工智能的兴起，对数据运算的要求越来越高。***开始数据中心通过提高CPU、GPU的性能进而提高算力，在冯·诺伊曼架构中，计算单元要先从内存中读取数据，计算完成后，再存回内存，这样才能输出。由于半导体产业的发展和需求的差异，处理器和存储器二者之间走向了不同的工艺路线。由于处理器与存储器的工艺、封装、需求的不同，从1980年开始至今二者之间的性能差距越来越大。数据显示，从1980年到2000年，处理器和存储器的速度失配以每年50%的速率增加。

存储器数据访问速度跟不上处理器的数据处理速度，数据传输就像处在一个巨大的漏斗之中，不管处理器灌进去多少，存储器都只能“细水长流”。两者之间数据交换通路窄以及由此引发的高能耗两大难题，在存储与运算之间筑起了一道“内存墙”。