本文探讨了处理器内存（PIM）架构在机器学习训练中的应用，旨在解决数据移动瓶颈和能耗问题。研究表明，现代PIM架构可作为CPU和GPU的替代方案，尤其在内存受限的情况下。通过优化算法和硬件设计，PIM在数据密集型任务中表现出更高的效率和加速效果。