该文综述了利用存内计算（PIM）优化机器学习与数据中心架构的研究，涵盖嵌入式表缓存、混合维度嵌入、NicePIM、MTrainS、NeuroCluster、AutoDim、MANN及eDRAM边缘训练等方案，通过算法与硬件协同设计降低内存占用与能耗，提升训练效率与加速效果。