2026年，AI推理芯片的“存算一体”架构成为热点，对于一名做传统冯·诺依曼架构数字设计的工程师，想切入这个新方向，需要学习哪些关于新型存储器（如ReRAM、MRAM）、模拟计算电路以及架构模拟器的知识？
最近看行业资讯，AI推理芯片，特别是边缘侧的低功耗芯片，很多都在提“存算一体”（Computing-in-Memory）架构，说是能突破内存墙。我做了三年传统CPU/SoC的数字前端设计，一直是冯·诺依曼架构。对这个新方向很感兴趣，感觉可能是未来趋势。如果想转型切入存算一体芯片的设计，我需要从头学习哪些全新的知识？比如，是否需要深入了解ReRAM、MRAM这些新型非易失存储器的器件特性和阵列设计？里面的模拟计算电路（比如用DAC/ADC做乘加）和传统数字电路设计思路差异巨大，该如何入门？另外，评估这种新架构的性能，是不是需要学习使用特定的架构模拟器（如NeuroSim）？求一个系统的学习路线图。
Verilog代码狗
