Computar en la memoria no es un concepto nuevo. Ya en la década de 1990, hubo discusiones sobre el prototipo de computación en la memoria, pero el desarrollo del hardware era limitado en ese momento y no se llevaron a cabo más investigaciones. No existe una definición unificada del concepto de computación en la memoria.

GridGrain da esta explicación sobre la computación de la memoria: mediante el uso de un software de middleware, los datos se almacenan en la memoria en un clúster distribuido y se procesan en paralelo.

Techopedia cree que a medida que los precios de la memoria caen drásticamente y la capacidad de la memoria aumenta, es mejor almacenar información en la memoria del servidor dedicado en lugar de discos de almacenamiento más lentos. Puede ayudar a los usuarios comerciales a realizar rápidamente el reconocimiento de patrones y el análisis oportuno Big data es la llamada informática en la memoria. La computación en la memoria no se trata solo de almacenar datos en la memoria, sino que también requiere un diseño especial de sistemas de software y modelos informáticos.

Por lo tanto, se puede observar que la computación de memoria tiene principalmente las siguientes características:

(1) El hardware tiene una memoria de gran capacidad y los datos a procesar se pueden almacenar en la memoria tanto como sea posible. La memoria puede ser una memoria independiente o una memoria distribuida, y la memoria independiente debe ser lo suficientemente grande;

(2) Tener un buen modelo de programación e interfaz de programación;

(3) Principalmente para aplicaciones de uso intensivo de datos, con gran escala de datos y altos requisitos de procesamiento en tiempo real;

(4) La mayoría de ellos admiten el procesamiento paralelo de datos.

En resumen, la computación en memoria se centra en big data, apoyándose en el desarrollo del hardware de la computadora y apoyándose en una nueva arquitectura de software, es decir, a través de importantes innovaciones en la arquitectura y los modelos de programación, los datos se cargan en la memoria para procesamiento, y tanto como sea posible Un nuevo modelo de computación paralela centrado en datos que evita las operaciones de E/S.