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存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中。通常计算机运行的冯·诺依曼体系包括存储单元和计算单元两部分，计算机实施运算需要先把数据存入主存储器，再按顺序从主存储器中取出指令。
存内计算是一个由来已久的概念，其主要目的是为了解决内存墙问题。
存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中。通常计算机运行的冯·诺依曼体系包括存储单元和计算单元两部分，计算机实施运算需要先把数据存入主存储器，再按顺序从主存储器中取出指令，一条一条的执行，数据需要在处理器与存储器之间进行频繁迁移，如果内存的传输速度跟不上CPU的性能，就会导致计算能力受到限制，即“内存墙”出现，例如，CPU处理运算一道指令的耗时假若为1ns，但内存读取传输该指令的耗时可能就已达到10ns，严重影响了CPU的运行处理速度。
在过去几十年中，处理器的运行速度随着摩尔定律高速提升，然而计算机中的主存储器DRAM是基于电容充放电实现的高密度存储方案，其性能（速度）取决于电容充放电速度以及DRAM与处理器之间的接口带宽，总体来看其性能提升速度远远慢于处理器速度，目前DRAM的性能已经成为了整体计算机性能的一个重要瓶颈，即所谓阻碍性能提升的“内存墙”。
除了性能之外，内存对于能效比的限制也成了传统冯诺伊曼体系计算机的一个瓶颈，尤其是对于人工智能（神经网络模型）应用来说。神经网络的特点就是计算量大，而且计算过程中涉及到的数据量也很大，使用传统冯诺伊曼架构会频繁读写内存。目前的DRAM一次读写32bit数据消耗的能量比起32bit数据计算消耗的能量要大两到三个数量级，因此成为了总体计算设备中的能效比瓶颈。
存内计算就是为了解决内存墙问题而提出的方案。如前所述，冯诺依曼架构的计算机系统把存储器和处理器分割成了两个部分，而处理器频繁访问存储器的开销就形成了内存墙。存内计算的基本思路就是把计算和存储合二为一，从而实现减少处理器访问存储器的频率（因为计算已经在存储器内完成了大部分）。严格来说，存内计算还可以分为两种思路。第一种思路主要偏向于电路革新，其方法是通过电路革新让存储器本身就具有计算能力，例如在存储器数据读出的decoder等地方做改动来实现计算等。
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