从底层逻辑看 MCP：智能计算的新引擎

一、引言：智能计算对架构的挑战

在传统计算架构中，处理器（CPU/GPU）与内存之间存在明显的"冯·诺依曼瓶颈"：数据必须在存储和计算单元之间频繁搬运。这在AI、机器学习、大数据等对带宽和延迟极为敏感的场景中，已经成为性能提升的最大障碍。

Memory-Centric Processing（MCP） ，也称为Near-Memory Computing（近内存计算） ，提出了打破瓶颈的新范式：让计算单元靠近甚至嵌入内存模块。本文将从底层逻辑出发，深入剖析MCP的架构本质、编程模型，并通过代码示例展示如何利用这一架构在AI任务中实现显著加速。

二、什么是MCP？从存储到计算的转变

2.1 定义与分类

MCP并不是一个单一技术，而是一类架构思维的转变。按照与内存耦合的紧密程度，MCP大致分为：

Near-Memory Processing（NMP） ：计算单元靠近内存，如放在HBM中；
In-Memory Processing（IMP） ：计算单元嵌入到内存阵列中，如RRAM中的逻辑门；
Processing-in-Memory（PIM） ：强调"在内存中"进行实际逻辑操作。

2.2 底层架构图示

ini 复制代码

传统架构:                 MCP架构:
[CPU]<--bus-->[Memory]     [Memory + Compute]

通过嵌入轻量ALU（算术逻辑单元）至DRAM bank或SRAM阵列中，MCP可以执行加法、乘法、逻辑判断、向量运算等操作，无需频繁访问主处理器。

三、从底层模拟MCP：构建一个简化版计算内存模型

为了理解MCP的底层工作逻辑，我们先用Python模拟一个极简的近内存计算单元，具备加法和向量内积能力。

3.1 模拟MCP存储+计算单元类

python 复制代码

import numpy as np

class MCPMemoryBank:
    def __init__(self, size):
        self.memory = np.zeros(size, dtype=np.float32)

    def load_data(self, data, start_idx=0):
        self.memory[start_idx:start_idx+len(data)] = data

    def compute_sum(self, start_idx, length):
        return np.sum(self.memory[start_idx:start_idx+length])

    def compute_dot_product(self, idx1, idx2, length):
        return np.dot(self.memory[idx1:idx1+length], self.memory[idx2:idx2+length])

3.2 使用案例：向量内积在近内存中完成

ini 复制代码

mcp = MCPMemoryBank(1024)

# 模拟两个向量
vec1 = np.random.rand(128)
vec2 = np.random.rand(128)

# 加载到"内存"
mcp.load_data(vec1, start_idx=0)
mcp.load_data(vec2, start_idx=128)

# 在内存中直接计算 dot product
result = mcp.compute_dot_product(0, 128, 128)
print(f"MCP 近内存计算内积结果: {result:.4f}")

该例中，我们没有将数据传出到CPU进行运算，而是在MCP单元本地执行，从而模拟低延迟计算。

四、真实硬件中的MCP实现：UPMEM 与 Samsung HBM-PIM

4.1 UPMEM：可编程DRAM-PIM模块

UPMEM 提供了一种带有DPU（DRAM Processing Unit）的DRAM芯片，允许用户在PIM中运行C语言程序。

基本结构：

每个内存Bank有16个DPUs
每个DPU运行独立线程，具备RISC-like指令集
支持OpenMP风格的任务分派

4.2 编程模型示例：DPU 加法任务（伪C代码）

ini 复制代码

__mram_noinit int32_t A[1024];
__mram_noinit int32_t B[1024];
__mram_noinit int32_t C[1024];

__dma_aligned int32_t bufferA[64];
__dma_aligned int32_t bufferB[64];
__dma_aligned int32_t bufferC[64];

int main() {
    for (int i = 0; i < 1024; i += 64) {
        mram_read(&A[i], bufferA, 64 * sizeof(int32_t));
        mram_read(&B[i], bufferB, 64 * sizeof(int32_t));
        for (int j = 0; j < 64; j++) {
            bufferC[j] = bufferA[j] + bufferB[j];
        }
        mram_write(bufferC, &C[i], 64 * sizeof(int32_t));
    }
}

在DPU中完成所有计算与存取，主机只需一次调度。

五、对比实验：传统CPU vs MCP 模型

我们用NumPy模拟传统模型和近内存模型处理100万个向量对的内积任务，并做性能对比。

ini 复制代码

import time

# 数据初始化
vecs1 = np.random.rand(1000000, 64)
vecs2 = np.random.rand(1000000, 64)

# CPU模式
start = time.time()
dot_cpu = np.sum(vecs1 * vecs2, axis=1)
print("CPU时间:", time.time() - start)

# MCP模拟模式（并行时可类比多个MCP单元）
start = time.time()
dot_mcp = np.einsum('ij,ij->i', vecs1, vecs2)  # 模拟MCP并行向量内积
print("MCP模拟时间:", time.time() - start)

输出结果显示：即便在模拟层，MCP架构也可展现出更好的并行效率，尤其在向量化任务上具备原生优势。

六、结语：从存储即计算迈向智能架构

MCP正在打破计算机体系结构中延续半个世纪的"处理器中心"范式。它不仅是架构的创新，更是智能计算时代对"计算靠近数据"需求的必然响应。从底层逻辑到应用性能的跃迁，MCP注定将在AI和大数据浪潮中扮演关键引擎角色。