存内模拟计算（The Analog in Memory Computing，AiMC）架构使用经过修改的存储单元在经过训练的神经网络中处理网络边缘AI的数据，功率效率为2900TOPS/W。
20世纪50年代，在芯片出现之前，电子器件的连接几乎都要依赖手工完成。当时美国海军的一艘航空母舰有35万个电子设备，需要上千万个焊接点。这样的工程量使得电子设备的生产效率严重低下，电路的成品率也完全依赖操作人员的熟练度和准确度。
数据存储的本质，实际上就是用一连串的1和0来编码信息。对应到DNA存储，则是将原本用0和1来表示的内容，换成用碱基A、C、G、T来表示，数据编码就是合成序列，解码就是进行DNA测序解读。
传统的存储阵列正在让位给云与HCI，因为这些服务可随着企业转移到远程工作而继续提供支援，从而获得企业级用户的青睐。简单来说，在考虑前进的数字战略路线图时，与软件和云服务息息相关的存储能够为企业创造许多效益和价值。
在计算机发达的现阶段，“计算”要比“数据”方便的多。“数据”变得越来越臃肿，想像一下，复制1PiB(1PiB=1024TiB)数据的成本，以及存储这些数据的成本。
传统存储系统不管是在需要极低延时响应、实时大数据应用或者还是面对海量数据仓储的数据挖掘应用的时候都会遇到瓶颈。为了保证大数据分析业务能正常运行，相应的存储系统需要足够快，可扩展并且性价比有优势。
