【一文看懂】什么是近存計算？

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)逐漸暴露出一系列瓶頸，尤其是在處理器和內(nèi)存之間的高延遲和低帶寬問題。這種問題被稱為“內(nèi)存墻”問題，嚴(yán)重影響了系統(tǒng)性能的提升。為了解決這一問題，近存計算（Near-Memory Computing，簡稱NMC）作為一種新型的計算架構(gòu)應(yīng)運而生。通過將計算單元緊密集成到內(nèi)存附近，近存計算能夠顯著減少數(shù)據(jù)傳輸的延遲和能耗，從而提升系統(tǒng)整體的處理效率。

本文將從以下8個方面為您介紹近存計算：

1. ?什么是近存計算？

2. ?為什么需要存算一體？

3. ?近存計算的工作原理

4. ?近存計算的優(yōu)勢

5. ?近存計算的應(yīng)用場景

6. ?近存計算 vs.邊緣計算

7. ?近存計算面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

8. ?近存計算的發(fā)展前景

01、什么是近存計算？

近存計算是一種將計算單元與內(nèi)存單元盡可能緊密集成的計算架構(gòu)。在傳統(tǒng)計算架構(gòu)中，處理器和內(nèi)存通常是分開的，計算任務(wù)需要頻繁地在處理器和內(nèi)存之間傳輸數(shù)據(jù)，這種頻繁的數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致了延遲和能量消耗的增加。而近存計算通過將計算單元直接放置在內(nèi)存附近，減少了數(shù)據(jù)的傳輸距離，降低了內(nèi)存帶寬的壓力，提高了系統(tǒng)的整體性能。

簡而言之，近存計算就是把處理數(shù)據(jù)的“計算腦”放得離數(shù)據(jù)存儲的“腦袋”更近，這樣計算機可以更快地處理數(shù)據(jù)，不用像以前那樣頻繁地來回跑數(shù)據(jù)。

與傳統(tǒng)架構(gòu)的區(qū)別

傳統(tǒng)架構(gòu)：在傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)中，處理器和內(nèi)存是分開的，數(shù)據(jù)在處理器與內(nèi)存之間頻繁傳輸。每次數(shù)據(jù)從內(nèi)存加載到處理器時，都需要時間和能量，隨著數(shù)據(jù)量的增大，性能瓶頸愈發(fā)顯著。

近存計算架構(gòu)：在近存計算架構(gòu)中，計算單元與內(nèi)存之間的距離大大縮短，數(shù)據(jù)可以直接在內(nèi)存附近進行處理，避免了頻繁的數(shù)據(jù)移動。這不僅降低了延遲，也減少了能量消耗，尤其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)尤為突出。

02、為什么需要近存計算？

隨著計算需求的不斷增加，尤其是在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等領(lǐng)域，傳統(tǒng)的計算架構(gòu)逐漸暴露出一些性能瓶頸。其中，內(nèi)存墻問題（即處理器和內(nèi)存之間的性能差距）成為制約計算效率提升的關(guān)鍵因素之一。因此，近存計算應(yīng)運而生，成為解決這一瓶頸的重要技術(shù)方案。以下是近存計算發(fā)展的幾個主要驅(qū)動力：

解決內(nèi)存墻問題

傳統(tǒng)計算架構(gòu)（如馮·諾依曼架構(gòu)）中，計算單元（CPU、GPU等）和內(nèi)存是分開部署的，數(shù)據(jù)需要頻繁地在兩者之間傳輸。這種數(shù)據(jù)移動導(dǎo)致了兩個主要問題：

延遲：每次數(shù)據(jù)傳輸都需要一定的時間，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，延遲非常明顯。

帶寬瓶頸：隨著計算能力的提升，內(nèi)存帶寬無法跟上計算需求，導(dǎo)致系統(tǒng)性能無法得到充分發(fā)揮。

近存計算通過將計算單元放置在靠近內(nèi)存的地方，減少了數(shù)據(jù)的移動距離，從而降低了延遲，并減輕了內(nèi)存帶寬的壓力。這對于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計算尤為重要。

大數(shù)據(jù)處理需求

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的企業(yè)和應(yīng)用場景需要處理海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常需要通過復(fù)雜的計算過程（如機器學(xué)習(xí)、圖計算、大規(guī)模矩陣運算等）進行分析和處理。傳統(tǒng)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)的頻繁傳輸限制了處理速度，導(dǎo)致整體性能下降。

近存計算能夠?qū)⒂嬎闳蝿?wù)分配到離內(nèi)存更近的位置，減少了數(shù)據(jù)在不同計算單元之間的傳輸時間，進而大幅提升數(shù)據(jù)處理的速度和效率，尤其是在對實時性和處理能力要求高的場景中。

人工智能與深度學(xué)習(xí)加速

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對計算資源提出了更高的要求。特別是在訓(xùn)練大規(guī)模AI模型時，海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計算任務(wù)需要非常高的計算能力。

近存計算能夠通過在內(nèi)存旁邊直接進行數(shù)據(jù)處理，顯著提高大規(guī)模矩陣運算的效率，從而加速AI模型訓(xùn)練過程。由于AI計算任務(wù)通常具有高度的并行性，近存計算能夠減少處理器和內(nèi)存之間的頻繁數(shù)據(jù)交換，進而提升計算效率，縮短訓(xùn)練時間。

節(jié)能需求

在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)架構(gòu)需要大量的數(shù)據(jù)傳輸，這不僅消耗大量時間，還消耗大量能量。近存計算通過減少數(shù)據(jù)在內(nèi)存和處理器之間的傳輸，降低了系統(tǒng)的能耗。這對于數(shù)據(jù)中心和大規(guī)模計算場景尤為重要，能夠有效降低系統(tǒng)的整體功耗。

硬件發(fā)展趨勢

隨著集成電路技術(shù)的進步，尤其是3D集成技術(shù)和硅通孔（TSV）技術(shù)的出現(xiàn)，硬件設(shè)計變得更加靈活和高效。通過將計算單元集成到內(nèi)存附近，近存計算架構(gòu)能夠充分利用現(xiàn)代硬件技術(shù)的優(yōu)勢，提升系統(tǒng)的整體性能。

例如，內(nèi)存計算集成方案（如處理器和內(nèi)存堆疊）能夠?qū)崿F(xiàn)更快的數(shù)據(jù)傳輸速度，并且減少了物理距離的限制。這為近存計算架構(gòu)的廣泛應(yīng)用提供了有力的硬件支撐。

未來技術(shù)需求

量子計算和異構(gòu)計算等新興技術(shù)的興起，對計算架構(gòu)提出了更高的要求。近存計算能夠通過減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和提高計算效率，適應(yīng)未來更加復(fù)雜和高效的計算需求。

分布式計算和大規(guī)模并行計算也在逐漸成為未來計算的主流，近存計算為這種高并發(fā)計算模式提供了有力支持。

近存計算的必要性源于傳統(tǒng)計算架構(gòu)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的局限性，尤其是在面對高速計算需求和海量數(shù)據(jù)傳輸時。通過將計算單元靠近內(nèi)存，近存計算不僅能減少內(nèi)存墻的影響，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，還能加速人工智能、深度學(xué)習(xí)等計算密集型任務(wù)的處理過程。此外，近存計算在降低能耗、提升系統(tǒng)性能方面也具有重要優(yōu)勢。隨著計算需求的不斷增長和硬件技術(shù)的持續(xù)進步，近存計算有望成為未來計算架構(gòu)的重要組成部分。

03、近存計算的工作原理

近存計算的基本架構(gòu)

近存計算的基本架構(gòu)是一種將計算單元和內(nèi)存單元緊密集成的方式，旨在減少處理器和內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)傳輸延遲，并優(yōu)化能效。與傳統(tǒng)計算架構(gòu)（即馮·諾依曼架構(gòu)）不同，近存計算的關(guān)鍵是將計算單元靠近內(nèi)存或直接集成到內(nèi)存層中，使得數(shù)據(jù)處理更高效。

這種架構(gòu)的整體設(shè)計理念是，數(shù)據(jù)無需長距離傳輸至處理器進行計算，而是盡量在數(shù)據(jù)存儲位置附近進行計算，縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x，從而提升數(shù)據(jù)的訪問速度，減少能量消耗，最終提高系統(tǒng)性能。

近存計算的特點

計算單元靠近內(nèi)存部署：在近存計算架構(gòu)中，計算資源被放置在內(nèi)存的旁邊，甚至直接集成到內(nèi)存模塊中。這使得數(shù)據(jù)可以直接在內(nèi)存中進行處理，而無需像傳統(tǒng)架構(gòu)那樣將數(shù)據(jù)從內(nèi)存?zhèn)魉偷竭h離內(nèi)存的處理器中進行計算。

減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t：傳統(tǒng)計算架構(gòu)中，數(shù)據(jù)需要在內(nèi)存和處理器之間頻繁傳輸，這不僅會導(dǎo)致延遲，而且增加了功耗。而近存計算通過減少數(shù)據(jù)的移動距離，大幅降低了傳輸延遲，提高了計算速度。

提高內(nèi)存帶寬和能效：由于數(shù)據(jù)處理發(fā)生在內(nèi)存附近，近存計算可以更好地利用內(nèi)存帶寬，減少數(shù)據(jù)傳輸帶來的瓶頸。此外，由于減少了遠距離傳輸數(shù)據(jù)的需求，它在能效方面也表現(xiàn)得更為優(yōu)秀。

多層次集成與堆疊技術(shù)：近存計算架構(gòu)常常使用先進的集成技術(shù)，如3D堆疊技術(shù)和硅通孔（TSV）互連。通過將計算單元與內(nèi)存單元垂直堆疊，可以大大縮短數(shù)據(jù)傳輸路徑，同時提升數(shù)據(jù)帶寬和系統(tǒng)計算能力。

異構(gòu)計算資源的結(jié)合：在一些近存計算架構(gòu)中，計算單元不僅限于傳統(tǒng)的CPU，還可以包括GPU、FPGA等異構(gòu)計算資源。這樣的結(jié)合能夠提升不同計算任務(wù)的處理效率，尤其是在圖計算、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

優(yōu)化內(nèi)存管理和任務(wù)調(diào)度：由于計算和存儲緊密結(jié)合，近存計算系統(tǒng)的內(nèi)存管理和任務(wù)調(diào)度需要特別優(yōu)化，以確保計算資源的高效利用。軟件層面的改進，如數(shù)據(jù)局部性優(yōu)化和內(nèi)存訪問策略，也是近存計算架構(gòu)的關(guān)鍵。

通過將計算單元與內(nèi)存緊密集成，近存計算架構(gòu)能夠有效解決傳統(tǒng)架構(gòu)中的內(nèi)存瓶頸問題，提升系統(tǒng)整體性能，特別是在需要大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高帶寬的應(yīng)用場景中，展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。

關(guān)鍵技術(shù)

為了實現(xiàn)近存計算，幾個關(guān)鍵技術(shù)至關(guān)重要：

3D堆疊技術(shù)：3D堆疊技術(shù)將多個計算單元和內(nèi)存單元垂直堆疊，從而在有限的空間內(nèi)實現(xiàn)更高效的互聯(lián)。通過將內(nèi)存和計算單元垂直堆疊，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)木嚯x，增強了數(shù)據(jù)的帶寬。

硅通孔（TSV）互連：硅通孔技術(shù)是一種用于垂直連接集成電路芯片的技術(shù)，它使得多個芯片層可以通過通孔實現(xiàn)高速的連接。通過這種技術(shù)，處理單元和內(nèi)存層之間的數(shù)據(jù)傳輸可以實現(xiàn)更高的帶寬和更低的延遲。

內(nèi)存層集成處理器：近存計算的另一個關(guān)鍵技術(shù)是將處理器直接集成到內(nèi)存層中。這種集成不僅減少了數(shù)據(jù)在存儲和處理器之間的傳輸時間，還能提供更高的帶寬和更低的能耗。

04、近存計算的優(yōu)勢

性能提升

近存計算的設(shè)計極大提高了系統(tǒng)的性能，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

降低數(shù)據(jù)訪問延遲：由于處理單元與內(nèi)存單元距離縮短，數(shù)據(jù)可以更快地訪問，減少了因頻繁數(shù)據(jù)傳輸而產(chǎn)生的延遲。

提高數(shù)據(jù)處理帶寬：近存計算減少了內(nèi)存和處理器之間的數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，因此可以提供更高的帶寬，特別是在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，表現(xiàn)尤為顯著。

減少能量消耗：傳統(tǒng)架構(gòu)下，數(shù)據(jù)的頻繁傳輸需要消耗大量的能量，而近存計算通過減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)念l率，從而有效降低了能量消耗。

應(yīng)用優(yōu)勢

近存計算不僅提升了計算性能，還在多個應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢：

大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：對于需要處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等，近存計算能顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率和響應(yīng)速度。

機器學(xué)習(xí)加速：在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)量巨大且需要頻繁地進行矩陣運算，近存計算能極大加速這些計算任務(wù)。

圖計算優(yōu)化：圖計算是很多現(xiàn)代應(yīng)用（如社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)等）的基礎(chǔ)，近存計算能夠通過減少計算中的數(shù)據(jù)移動，優(yōu)化圖算法的性能。

05 、近存計算的應(yīng)用場景

人工智能

近存計算在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，尤其在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理中，能夠顯著提升計算速度。

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練：深度學(xué)習(xí)模型需要大量的計算資源和內(nèi)存帶寬，近存計算通過減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，能夠加速模型的訓(xùn)練過程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理：在推理階段，模型需要快速地從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)并進行處理。近存計算能夠提升推理速度，特別是在實時應(yīng)用中，如智能語音識別、自動駕駛等。

大規(guī)模矩陣運算：矩陣運算是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的核心任務(wù)，近存計算通過在內(nèi)存附近直接處理矩陣，減少了計算中的數(shù)據(jù)傳輸，從而提升計算效率。

大數(shù)據(jù)處理

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，近存計算能夠加速大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理，特別是在以下方面：

數(shù)據(jù)庫操作：數(shù)據(jù)庫的查詢和更新操作需要頻繁地訪問內(nèi)存，近存計算能夠減少內(nèi)存訪問的延遲，從而提高數(shù)據(jù)庫操作的效率。

數(shù)據(jù)分析：在數(shù)據(jù)分析中，尤其是實時數(shù)據(jù)分析時，近存計算能夠以更低的延遲和更高的帶寬，支持快速的數(shù)據(jù)處理和決策。

實時數(shù)據(jù)處理：例如在金融交易、社交媒體分析等領(lǐng)域，實時數(shù)據(jù)處理對延遲和帶寬要求極高，近存計算能有效滿足這些需求。

高性能計算

在科學(xué)計算、金融計算等需要大規(guī)模計算的領(lǐng)域，近存計算能夠發(fā)揮巨大的優(yōu)勢：

科學(xué)計算：諸如天氣預(yù)測、物理模擬等科學(xué)計算任務(wù)需要大量的計算資源和內(nèi)存帶寬，近存計算能夠顯著提升運算速度，縮短計算時間。

金融計算：高頻交易、風(fēng)險評估等金融應(yīng)用需要低延遲和高并發(fā)，近存計算能夠提供所需的計算能力，確保實時處理。

圖形渲染：在3D圖形渲染和視頻編碼中，數(shù)據(jù)的頻繁讀寫和計算要求非常高，近存計算能夠減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升渲染效率。

06 、近存計算 vs. 邊緣計算

為什么要比較近存計算和邊緣計算？

在當(dāng)前的計算技術(shù)發(fā)展過程中，低延遲、高效能的數(shù)據(jù)處理成為許多應(yīng)用的關(guān)鍵需求。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自動駕駛等技術(shù)的快速發(fā)展，如何處理和傳輸大量數(shù)據(jù)，同時確保實時性和能效，成為了一個亟待解決的問題。近存計算和邊緣計算是兩種被廣泛研究和應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)，它們分別從計算單元和數(shù)據(jù)存儲的位置上入手，試圖解決傳統(tǒng)計算架構(gòu)中的瓶頸。

雖然這兩者在某些應(yīng)用場景下可能互有交集，它們的設(shè)計理念和技術(shù)目標(biāo)卻有所不同。近存計算通過將計算單元靠近內(nèi)存來減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高計算效率，而邊緣計算則將計算任務(wù)分散到靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上，旨在減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说臅r間和帶寬壓力。

因此，對比這兩種技術(shù)，能夠幫助我們更好地理解它們各自的優(yōu)勢、適用場景及面臨的挑戰(zhàn)，從而在實際應(yīng)用中選擇最合適的技術(shù)方案，或者在某些情況下將兩者結(jié)合以發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

近存計算和邊緣計算的差異

近存計算主要關(guān)注計算與內(nèi)存的集成，通過將計算單元放置在內(nèi)存附近來減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提高內(nèi)存帶寬的利用率和系統(tǒng)整體的計算效率。其應(yīng)用重點是大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計算（如人工智能訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等）。近存計算依賴于強大的計算資源和高效的內(nèi)存管理，技術(shù)上側(cè)重硬件集成，如3D堆疊技術(shù)、硅通孔等。

邊緣計算則側(cè)重于數(shù)據(jù)處理位置的分布式，將計算資源放置在接近數(shù)據(jù)源的地方（即“網(wǎng)絡(luò)邊緣”）。這種架構(gòu)的目的是減少從邊緣設(shè)備到云端的數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高實時處理能力，并且降低帶寬消耗。邊緣計算廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、自動駕駛等領(lǐng)域，主要特點是設(shè)備分布廣泛、計算資源相對有限。

總結(jié)來說，近存計算和邊緣計算雖然在某些應(yīng)用中有所交集（如低延遲和高效處理），但它們的核心目標(biāo)、技術(shù)架構(gòu)和應(yīng)用場景存在較大的差異。近存計算關(guān)注內(nèi)存與計算的高效結(jié)合，而邊緣計算則解決如何在分布式網(wǎng)絡(luò)邊緣進行實時計算的問題。兩者可以互補，在一些場景中可能會結(jié)合使用，如邊緣設(shè)備采用近存計算來提升數(shù)據(jù)處理效率。

07、近存計算面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

硬件挑戰(zhàn)

盡管近存計算在提升性能方面有顯著優(yōu)勢，但在實現(xiàn)過程中仍面臨一些硬件方面的挑戰(zhàn)：

集成工藝復(fù)雜：將計算單元和內(nèi)存單元緊密集成需要復(fù)雜的制造工藝，尤其是當(dāng)集成度提高時，制造難度也隨之增加。

散熱問題：計算單元和內(nèi)存的高密度集成會導(dǎo)致熱量積聚，散熱成為一個關(guān)鍵問題，必須設(shè)計出高效的散熱系統(tǒng)。

成本控制：由于近存計算需要使用先進的技術(shù)（如3D堆疊、硅通孔等），這些技術(shù)的成本較高，因此如何降低成本，推動大規(guī)模應(yīng)用是一個重要課題。

軟件挑戰(zhàn)

近存計算的普及不僅需要硬件的支持，還需要軟件的適配：

編程模型適配：現(xiàn)有的軟件框架和編程模型大多基于傳統(tǒng)架構(gòu)，需要對編程模型進行改進，以便更好地適應(yīng)近存計算的特性。

任務(wù)調(diào)度優(yōu)化：近存計算系統(tǒng)的資源管理和任務(wù)調(diào)度需要針對其獨特的架構(gòu)進行優(yōu)化，以確保資源的高效利用。

內(nèi)存管理：由于計算單元與內(nèi)存單元緊密集成，內(nèi)存管理的復(fù)雜度增加，如何高效地管理內(nèi)存和計算資源是設(shè)計中的一個難題。

08、近存計算的發(fā)展前景

技術(shù)趨勢

3D集成技術(shù)進步：隨著3D堆疊技術(shù)和硅通孔技術(shù)的不斷發(fā)展，近存計算將進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸效率，提供更高的帶寬和更低的延遲。

新型存儲器件：未來的新型存儲器件，如非易失性內(nèi)存（NVM）、磁阻隨機存取存儲器（MRAM）等，將為近存計算提供更快、更可靠的存儲方案。

異構(gòu)計算融合：近存計算將與GPU、FPGA等異構(gòu)計算資源融合，提升系統(tǒng)的計算能力，并拓展其應(yīng)用場景。

市場前景

數(shù)據(jù)中心應(yīng)用：隨著數(shù)據(jù)中心對計算性能需求的提升，近存計算將成為提升計算效率和能效的關(guān)鍵技術(shù)，助力云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展。

邊緣計算設(shè)備：邊緣計算需要低延遲和高帶寬，近存計算非常適合應(yīng)用在邊緣設(shè)備中，提升其計算和響應(yīng)能力。

移動終端集成：隨著移動設(shè)備計算需求的增長，近存計算將在智能手機、可穿戴設(shè)備等移動終端中發(fā)揮重要作用，提升設(shè)備性能。

近存計算作為一種新興的計算架構(gòu)，在大數(shù)據(jù)處理、人工智能、科學(xué)計算等領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，近存計算將在未來成為推動計算機架構(gòu)發(fā)展的重要力量。雖然目前仍面臨硬件、軟件方面的一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進步，這些挑戰(zhàn)有望被逐步克服。未來，近存計算將有望在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并成為新一代計算架構(gòu)的重要組成部分。

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