ISSCC2026 Computing-In-Memory Session 趋势整理

因为最近实在太忙，这篇博客在发布会后硬生生拖了一周才动笔写。

惯例性的做一些分析和comment。

首先是从宏观数据的角度来看，今年共录取9篇论文，格局仍然是大陆+台湾为主，有趣的事情是英特尔也加入了存算的赛道。存算相关的论文投稿大概33篇，最后录取9篇，大概的录取率接近1/3。

从全会议的视角来看，今年的投稿数再次膨胀，首次突破四位数，从去年的914篇增加到今年的1025篇。24-26这三年ISSCC的投稿数几乎膨胀了两倍，这部分的增长可以说主要归功于大陆高校对集成电路的集中式投入。不过从今年的数据来看，似乎也到了一个增长的瓶颈期，总体来看今年大陆的总文章录取数基本上和去年持平，可能也意味着对I会的追逐到了一个瓶颈期？

回到CIM Session的文章本身，我个人的观点是今年的文章比去年有意思许多，百花齐放，五花八门。

从存储介质的角度来看，有4篇论文是SRAM CIM，然后Charge-Trap Transistor，RRAM，DRAM，Gain Cell，NAND Flash各有一篇。有趣的是，NAND Flash和DRAM这两篇其实claim的是Near-Memory，不过还是被算到CIM里了，我个人觉得没啥问题，In-Memory和Near-Memory这几年早就没有很清晰的界限了，这几年实际上早期那种原教旨的去改memory cell来支持计算的做法有点out of fashion，更多的是把compute logic往小块的memory bank旁边去耦合，所以我觉得In-Memory和Near-Memory两个topic的merge就是大势所趋。

和去年的文章比，今年不仅介质上变得丰富了（去年5/7的文章都在做SRAM CIM，而且还全是做浮点CIM，同质化极度严重），话题也不是一味的卷浮点（数制创新），除了一篇做MXFP8和MXFP6的文章感觉还是之前的套路之外，其他的文章更多的关注在电路技巧以及应用上。

由于光看标题很难分析具体的电路技巧是啥（比如30.1和30.3），这里还是重点分析一下应用上的情况。

30.3一口气列了Mamba/Transformer/CNN三种负载，很好奇故事到底怎么讲的，不过负载的多样性一直是一个重要的topic，近两年的文章一般关注Transformer和CNN两种负载，以Mamba为典型的状态空间模型，由于其O(N)的线性计算复杂度远好于目前主流的Transformer的O(N^2)计算复杂度，所以在算法那边收到的关注还是挺大的，CIM这边也算是有工作进行了及时的follow。

30.5讲的是General Purpose AI Tasks，感觉吹的有点大，也是等着回头看看论文，我猜测一下可能会有向量计算，以及非线性计算的功能？

30.6做的是Approximate Nearest Neighbor Search，其实我去年的博客评价ISSCC2025 14.7的时候就提到：“14.7提出了非神经网络的负载，可能也意味着大家对于CIM的定义进一步放宽了，也许后面会有更多非网络的domain specific的任务通过CIM的方式做出来。” 现在看来这个分析没啥问题。

30.7面向Edge LLM Applications，我个人觉得这个会是未来的一个不错的topic，工业界对这个话题也很感兴趣，只不过做起来需要一定的实力，不是随便做个macro就能讲的，需要拿出有一定体量的工作出来，所以30.7直接来了4家合作单位，而且还有工业界单位（西安紫光）参与其中。

30.8是SNN+CNN的，非常熟悉，新竹清华拿这个topic发过好几次I会了，这次好像主要是做成fully digital了，等一手正式的论文看看有没有什么新东西。

最后30.9的重量级，期待度最高的论文，发布了一篇基于18A工艺的数字可综合存算，非常期待正式的论文，毕竟SRAM CIM之前的ISSCC上的工业界玩家长期只有台积电一家，18A工艺又是众所周知经历的波折不少。Fully Synthesizable这个点也很有吸引力，难道既不是走传统CIM一般的定制设计的方法学，也没有走台积电那种SRAM CIM Compiler的技术路线？我能第一时间能想到的只有Synthesizable ADPLL，不知道会不会是类似的路子，总之狠狠期待一手。

By the way，我今年的I会是挂了，其实感觉自己选的topic挺好的，技术也是既比较solid也有好的innovation，但是从后来收到的comment来看，审稿人没弄明白和之前的工作的差别到底在哪，只能说今年论文写得比较大意，多多少少有点自满情绪带来的负面影响，戒骄戒躁，后面再努力改改转投，争取早日和大家见面。