存儲(chǔ)芯片巨頭涌向新賽道

時(shí)間:2022-11-10

來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察

導(dǎo)語:AI從概念被提出來開始就似乎是一個(gè)“萬金油”般的存在,5G需要AI、元宇宙需要AI、自動(dòng)駕駛需要AI,甚至于連EDA都需要AI。

  說起“存儲(chǔ)”和“AI”,很多人會(huì)說存儲(chǔ)對(duì)AI很重要,因?yàn)锳I的發(fā)展是由海量數(shù)據(jù)支撐起來的,這就使得人們對(duì)數(shù)據(jù)處理提出了極高的要求,需要更大的內(nèi)存去存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù),不得不承認(rèn),高性能的存儲(chǔ)能讓AI技術(shù)發(fā)揮出最大威力。但其實(shí)AI對(duì)存儲(chǔ)也很重要,AI 時(shí)刻推動(dòng)著存儲(chǔ)的發(fā)展,究其原因繞不開存內(nèi)計(jì)算(PIM :Processing in-memory)。

  存內(nèi)計(jì)算是一項(xiàng)打破傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的新型運(yùn)算架構(gòu),通過將存儲(chǔ)和計(jì)算有機(jī)結(jié)合,直接利用存儲(chǔ)單元進(jìn)行計(jì)算,極大地消除了數(shù)據(jù)搬移帶來的開銷,解決了傳統(tǒng)芯片在運(yùn)行人工智能算法上的“存儲(chǔ)墻”與“功耗墻”問題,可以數(shù)十倍甚至百倍地提高人工智能運(yùn)算效率,降低成本。

  雖然存內(nèi)計(jì)算的基本概念早在上個(gè)世紀(jì)七十年代就已經(jīng)被提出,但直到近些年才逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn),原因在于,算力和運(yùn)算數(shù)據(jù)量的激增導(dǎo)致存儲(chǔ)墻問題愈發(fā)凸顯,想要進(jìn)一步提高算力,只有解決存儲(chǔ)墻問題,而在各種解決方案中存內(nèi)計(jì)算是最直接的一種方式,可以實(shí)現(xiàn)高能效、低功耗、低成本。

  早在2019年,美光首席執(zhí)行官 Sanjay Mehrotra 就指出,曾經(jīng)的計(jì)算架構(gòu)并不適合未來的發(fā)展趨勢(shì),從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看認(rèn)為計(jì)算最好在內(nèi)存中完成。當(dāng)時(shí)美光另一位技術(shù)高管也堅(jiān)信計(jì)算和內(nèi)存的融合對(duì)于提高性能效率和降低延遲是必要的,并愿意為此付出努力。不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,未來存儲(chǔ)器可能不僅僅是存儲(chǔ)設(shè)備,還可能是加速器,或者還會(huì)具備其他的功能,例如更好的ECC等。

  那么,面對(duì)數(shù)據(jù)量激增的未來,如何應(yīng)對(duì)內(nèi)存帶寬挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)更優(yōu)質(zhì)的 PIM來減輕各種 AI 驅(qū)動(dòng)所面對(duì)的諸如HPC、培訓(xùn)和推理等工作負(fù)載?AI就是一個(gè)很好的選擇,隨著技術(shù)的演進(jìn),越來越多的存儲(chǔ)廠商開始加入AI戰(zhàn)…

  卡位AI,投資先行

  如何最快獲得一項(xiàng)新技術(shù),投資/收購就是極為常見的一種方式,存儲(chǔ)廠商開啟AI投資熱潮大約是在2018年前后,這一年也是人工智能的狂歡年,Google Duplex代替人類自動(dòng)接打電話、歐盟正式發(fā)布的人工智能道德準(zhǔn)則草案、OpenAI的5v5 DOTA AI“Open AI Five”再次完勝人類、全球第一個(gè)“AI合成主播”正式上崗…種種一切似乎讓人們意識(shí)到,只在小說中存在的AI時(shí)代真的要來了。

  2018年6月,存儲(chǔ)龍頭三星公布了一項(xiàng)專注于 AI 科技和初創(chuàng)公司的新基金“Samsung NEXT Q Fund ”,將為那些解決AI問題以及使用AI解決計(jì)算機(jī)科學(xué)問題的初創(chuàng)公司提供種子輪和 A 輪融資支持,公告中特別提到,包括的領(lǐng)域涉及模擬學(xué)習(xí)、場(chǎng)景理解,問題學(xué)習(xí)方案和人機(jī)交互。

  到了2018年8月,三星集團(tuán)宣布,未來三年將在AI、汽車零部件等領(lǐng)域投資逾220億美元,其中大部分投資由三星電子承擔(dān);2021年8月,三星再次公布未來三年會(huì)投資240萬億韓元(約合2055億美元)到生物制藥、人工智能、半導(dǎo)體、機(jī)器人等領(lǐng)域。從2018年的220億美元,到2021年的2055億美元,十倍的增長(zhǎng),雖然AI并不是三星電子加大投資的惟一領(lǐng)域,但顯然已經(jīng)是被鎖定的新成長(zhǎng)領(lǐng)域。

  在2018年三星宣布成立新基金后不久,美光也宣布通過美光創(chuàng)投投入一億美元在人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)新創(chuàng)公司,當(dāng)時(shí)消息顯示,投資新創(chuàng)不僅有助于加速人工智能的發(fā)展,還能間接帶動(dòng)對(duì)于DRAM與NAND內(nèi)存與3D Xpoint等次世代內(nèi)存的需求。

  或許是投資已經(jīng)沒辦法滿足需求,又或許是美光進(jìn)一步認(rèn)識(shí)到了存內(nèi)計(jì)算的重要性,到了2019年,美光科技直接收購了人工智能硬件和軟件初創(chuàng)公司Fwdnxt,這在當(dāng)時(shí)的行業(yè)內(nèi)掀起了不小的波瀾。美光認(rèn)為,F(xiàn)wdnxt的技術(shù)與美光的存儲(chǔ)芯片結(jié)合使用時(shí),能夠使美光具備探索數(shù)據(jù)分析所需的深度學(xué)習(xí)AI解決方案的能力,尤其是物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算。

  美光方面還表示,收購Fwdnxt不僅不會(huì)與英特爾、英偉達(dá)等有更多的競(jìng)爭(zhēng),相反反而會(huì)有更多的合作。在美光看來,沒有人可以在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域與他們競(jìng)爭(zhēng),存儲(chǔ)廠商想要分得一杯羹,為英特爾等提供更多幫助,那么在邊緣計(jì)算方面進(jìn)行研究,將會(huì)是美光獲得最大效率和規(guī)模經(jīng)濟(jì)的地方。

  數(shù)據(jù)中心是互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等領(lǐng)域的通用支撐技術(shù),中國信通院《數(shù)據(jù)中心白皮書2022》報(bào)告顯示,2021年全球數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模超過679億美元,預(yù)計(jì)2022年市場(chǎng)收入將達(dá)到746億美元。而存儲(chǔ)和AI都是數(shù)據(jù)中心不可缺少的重要部分,一方面任何數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)最終都要放置到存儲(chǔ)設(shè)備上。另一方面,AI能夠幫助數(shù)據(jù)中心提高能源效率,進(jìn)而節(jié)省成本,還能幫助優(yōu)化運(yùn)維,使用預(yù)測(cè)分析來幫助數(shù)據(jù)中心分配工作負(fù)載。那么,當(dāng)數(shù)據(jù)中心的“左膀右臂”結(jié)合在一起,勢(shì)必會(huì)帶來奇效,這或許也是美光收購Fwdnxt的一部分考量。

  而在2019年,SK海力士也加入了這場(chǎng)AI投資戰(zhàn),甚至攻勢(shì)十分兇猛。2019年年初,SK海力士投資了地平線;2020年9月,宣布投資Gauss Labs公司,旨在通過工業(yè)人工智能(AI)解決方案引領(lǐng)半導(dǎo)體制造業(yè)創(chuàng)新;2022年1月,SK 海力士又同SK Telecom 以及 SK Square一起宣布,成立聯(lián)合發(fā)展協(xié)會(huì),首先將砸 800 億韓元,在美國設(shè)立 AI 半導(dǎo)體公司 SAPEON,SK 海力士持有25%的股份,這對(duì)于SK 海力士來說,在 NAND 閃存以及AI領(lǐng)域的事業(yè)也會(huì)更進(jìn)一步擴(kuò)張。

  “鈔能力”下的技術(shù)成果

  從投資方面來看,存儲(chǔ)大廠對(duì)AI可謂是下足了“血本”,重金之下,廠商們的成果也是斐然,接連展示新技術(shù)。

  三星電子在2021年2月率先研發(fā)出結(jié)合內(nèi)存芯片和AI處理器的高帶寬內(nèi)存 HBM-PIM(也被稱為 Aquabolt-XL),以強(qiáng)化數(shù)據(jù)中心、高性能計(jì)算(HPC)系統(tǒng)和支持 AI 的移動(dòng)應(yīng)用程序中的大規(guī)模處理。據(jù)了解,HBM-PIM 通過將經(jīng)過DRAM優(yōu)化的 AI 引擎置于每個(gè)存儲(chǔ)子單元內(nèi),將處理能力直接引入到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置,從而實(shí)現(xiàn)并行處理并盡可能減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)應(yīng)用于三星現(xiàn)有的 HBM2 Aquabolt 解決方案時(shí),新架構(gòu)能夠提供超過兩倍的系統(tǒng)性能,能源消耗也大幅降低。

  三星電子DRAM產(chǎn)品和技術(shù)高級(jí)副總裁Nam Sung Kim表示,隨著技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展,該技術(shù)應(yīng)用將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大,擴(kuò)展至用于下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)和AI應(yīng)用的HBM3,甚至用于設(shè)備上AI的移動(dòng)存儲(chǔ)器,以及用于數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)器模塊。最新消息顯示,三星已經(jīng)完成了運(yùn)行其最新內(nèi)存解決方案內(nèi)存中高帶寬內(nèi)存處理 (HBM-PIM) 所需的軟件標(biāo)準(zhǔn)化,計(jì)劃在本月推出該解決方案。

  SK海力士則在今年2月宣布,將與人工智能芯片公司 SAPEON合作,推出一款將 GDDR6-AiM 與 AI 芯片相結(jié)合的新產(chǎn)品。SAPEON即上述提到的SK海力士與SK Telecom 以及 SK Square在美國成立的AI芯片公司。GDDR6-AiM則是SK海力士在今年2月宣布的采用下一代存儲(chǔ)芯片PIM技術(shù)開發(fā)出的樣品,為 GDDR6內(nèi)存芯片增加了計(jì)算功能,以 16Gbps 的速度處理數(shù)據(jù)。SK海力士聲稱,GDDR6-AiM 與 CPU 和 GPU 的組合,不是典型的 DRAM 芯片,可以將計(jì)算速度提高 16 倍,適用于機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算和大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)。

  美光則是在收購FWDNX之后,推出一組用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的、功能強(qiáng)大的新型高性能硬件和軟件工具,該綜合性人工智能開發(fā)平臺(tái)集成了計(jì)算、內(nèi)存、工具和軟件,可為探索針對(duì)人工智能工作負(fù)載優(yōu)化的創(chuàng)新內(nèi)存提供重要基石。FWDNXT是一種架構(gòu),專為打造快速上市時(shí)間的邊緣AI解決方案而設(shè)計(jì),通過非常易于使用的軟件架構(gòu)搭配廣泛的模型支持與運(yùn)用靈活度。據(jù)悉,美光深度學(xué)習(xí)加速器(DLA)技術(shù)支持廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠通過易于使用的接口快速處理海量數(shù)據(jù),在FWDNXT人工智能推理引擎的支持下,能讓內(nèi)存和計(jì)算能夠更緊密地融合,從而實(shí)現(xiàn)更高的性能和更低的功耗。

  此外,不同于上述三家存儲(chǔ)大廠,鎧俠則是發(fā)力SSD和AI技術(shù)的結(jié)合,專注于研發(fā)以內(nèi)存為中心的AI技術(shù)。近日,鎧俠開發(fā)了一種基于Memory-Centric AI的圖像分類系統(tǒng),Memory-Centric AI是一項(xiàng)利用大容量存儲(chǔ)器的人工智能技術(shù),該系統(tǒng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類,未來鎧俠會(huì)將Memory-Centric AI從圖像分類擴(kuò)展到其他領(lǐng)域,并促進(jìn)采用大容量存儲(chǔ)的人工智能技術(shù)的研究和開發(fā)。

  鎧俠方面指出,傳統(tǒng)AI技術(shù)是使用大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,而以內(nèi)存為中心的AI則是基于其積累的知識(shí),通過搜索和參考這些知識(shí)來執(zhí)行任務(wù),因此它積累的新知識(shí)和記憶越多,人工智能就越成熟,更重要的是,這項(xiàng)技術(shù)可以讓人工智能可以無限期地成長(zhǎng),同時(shí)也能減少所需的大量計(jì)算并減少功耗。

  而這項(xiàng)技術(shù)的關(guān)鍵之處就是積累的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在哪里,這就是閃存的用武之地,能夠在幾乎不消耗電力的情況下存儲(chǔ)信息,但這也對(duì)閃存的速度提出了挑戰(zhàn),速度太慢會(huì)影響人工智能做出決定。隨著訪問速度的提高,硬件和人工智能技術(shù)也在不斷發(fā)展,鎧俠認(rèn)為如今是提出以內(nèi)存為中心的AI的恰當(dāng)時(shí)候。

  寫在最后

  AI從概念被提出來開始就似乎是一個(gè)“萬金油”般的存在,5G需要AI、元宇宙需要AI、自動(dòng)駕駛需要AI,甚至于連EDA都需要AI。如今,AI又已經(jīng)“滲入”存儲(chǔ)芯片領(lǐng)域,各大存儲(chǔ)廠商為此展現(xiàn)出“十八般武藝”,但未來誰能成為拔得頭籌者,我們拭目以待。


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