随着技术研发的推进，存算一体化技术逐渐从学术研究进入产品研发阶段。
在存算一体化轨道上，每个家庭都有自己不同的产品路线和存储单元选择。
有的坚持核心技术自研路线，有的采用国外先进技术IP核心。
需要注意的是，本文主要记录了国内存算一体化芯片制造商。全球存算一体化芯片制造商可参考：
陈伟谈芯：存算一体化芯片轨道企业收录（存算一体化芯片轨道投资融资分析，持续更新，20220504年最后更新）https://zhuanlan.zhihu.com/p/480397512
可参考存算一体芯片的最新发展趋势：
陈伟谈芯：集成芯片技术及其最新发展趋势https://zhuanlan.zhihu.com/p/450985519
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李弯弯 电子爱好者网
电子爱好者网报道(文/李弯弯)AI时代，冯诺依曼架构下计算单元与存储单元分离带来的存储墙问题越来越明显，存储一体化被认为是解决存储墙问题的有效途径。
如今国内外众多企业都已经开展存算一体技术的研发，包括英特尔、SK海力士、IBM、美光、三星、台积电、阿里等传统芯片制造商，以及许多新兴的AI以及易铸科技、千芯科技、后摩智能等存储企业(以前是大算力存算的集成芯片，后面是小算力存算一体芯片) 闪易半导体、苹芯科技、知存科技、智芯科、九天瑞芯、恒硕半导体等。 那么目前各企业的研究和量产进展如何呢？每个企业的技术路线有什么区别？计算一体化技术未来的总体趋势如何？
目前，三星电子，SK海力士，台积电，美光，IBM、英特尔等人都在研究存算一体化技术，其中三星电子、SK海力士。
三星电子在多条技术路线上进行了尝试，三星于2021年初发布HBM新内存集成在内AI处理器可达1.2TFLOPS计算能力，新型HBM-PIM(内存计算)芯片将AI引擎引入每个存储库，将处理操作转移到HBM，在内存和处理器之间处理数据可以减轻负担。三星表示新型HBM-PIM芯片能提供两倍的系统性能，能耗降低70%以上。
今年1月，三星电子在顶级学术期刊上带来了新的研究成果Nature上海发表了世界上第一个基于世界的发表MRAM(磁性随机存储器)存储计算研究。据报道，三星电子研究团队通过构建新的MRAM基于28的阵列结构nm CMOS工艺的MRAM阵列芯片运行手写数字识别和人脸检测AI精度分别为98%和93%。
SK今年2月，海力士月的公布GDDR接口的DRAM内存计算的最新研究成果展示了基于内存计算技术的第一款产品GDDR6-AiM的样本。
GDDR6-AiM将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品与传统产品相结合DRAM相比，将GDDR6-AiM与CPU、GPU在特定的计算环境下，相结合的系统可以将计算速度提高16倍。此外，由于存储计算在运算中减少了内存和CPU、GPU数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM能使功耗降低80%。
2021年初，台积电的研究人员公司的研究人员在2021年初的国际固态电路会议上（ISSCC 基于数字改进的2021)提出了一种SRAM存储计算方案的设计可以支持更大的神经网络。
此外美光也曾通过收购人工智能技术初创公司Fwdnxt，尝试开发将内存与计算紧密结合的创新方案，IBM前几年也在相变存储（PCRAM）实现了神经网络计算功能，英特尔也提出了近内存计算策略，将数据向上移动到存储级别，使其更接近处理单元进行计算。
国内新兴存算一体化技术促进研发和量产落地AI并且存储企业进展明显，包括亿铸科技、千芯科技、后摩智能(前面是大算力存算集成芯片，后面是小算力存算集成芯片) 闪易半导体、苹芯科技、知存科技、智芯科、九天瑞芯、恒硕半导体等。
目前，存算集成的存储器包括Flash、SRAM、DRAM、RRAM(记忆器)，MRAM(磁性存储器)等，不同的技术路线各有优缺点，如Flash密度高的优点，DRAM成本相对较低，MRAM、RRAM除了存储密度高，新型存储器的功耗也相对较低。未来，随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增加，存算一体化技术的开发和应用将加快。
其中，在众多存储器中，新存储器RRAM、MRAM此前有业内人士对电子发烧友表示特别乐观，RRAM、MRAM这两种新型存储器代表了存储计算的未来，但由于技术相对较新，在工艺成熟度和商业化方面仍需要一些耐心。
事实上RRAM、MRAM等等步取得进展。MRAM它是一种基于自旋电子学的新型信息存储器件，其核心结构由磁性隧道结和访问晶体管组成，与其它存储器相比，MRAM在运行速度、寿命和量产方面存在优势。事实上，早在十多年前就有企业研究和MRAM过去几年，台积电、英特尔、三星等产品包括飞思卡尔(恩智浦并购)、东芝、高通等。SK晶圆代工厂和海力士IDM也大力投入研发。目前RRAM、MRAM等还落后先进工艺3-4代以上。
此外，许多初创公司投资研究并取得进展，如国外Everspin、Avalanche、Crocus、 Spin Transfer Technology 已提供MRAM样品，中国成立于2019年的永存科技，已于2020年完成产业链闭环建设，开辟了上下游的关键环节，从国内外客户获得多个合作订单和收入，涉及技术覆盖STT-MRAM和 SOT-MRAM等。
RRAM它是继电阻、电容和电感之后的第四个电路基本元件。该组件的电阻会随着通过的电流而变化。它本身就像一个矩阵排列，最适合点积乘法和累计操作，占深度学习算法的绝大多数。乘积累加操作可以通过将记忆阻器等可编程阻变元件直接集成到非易失性高密度存储芯片中来实现。处理单元嵌入存储器中，可以减少数据移动即记忆阻器本身具有存储计算的特点，非常适合存储集成芯片的技术方向。 已经有一些了RRAM进入小批量试生产阶段，清华大学微电子研究所、未来芯片技术先进创新中心钱鹤、吴华强教授团队与合作伙伴共同开发了基于多个记忆阻器阵列的存储集成系统。该系统在处理卷积神经网络时的能效高于图形处理器芯片，单芯片计算能力高达1POPs，计算设备的计算能力大大提高，而且功耗比传统芯片低100倍。
可以看出，新的存储器RRAM、MRAM等等的优势很明显，但相比之下Flash、SRAM、DRAM等待存储器，它们在开发上还有很多问题需要克服，从目前的进展来看，预计未来5-8年将逐渐有产品走向商业化。
从统计来看，已经有了基础SRAM、NOR Flash存算一体化产品批量生产，基本为小型计算能力产品，面向消费、泛安全等低功耗市场；此外，许多企业正在开发边缘和云推理场景的大型计算能力产品，应用于数据中心、智能驾驶等领域，已进入芯片验证阶段，除了基于新存储器的存算集成外，还将逐步走向商业化，存算集成芯片产品还将逐步走向智能驾驶、数据中心等大计算能力应用。
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